OpenLLaMA: Open-Source-Alternative für Meta's LLaMA

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Jennie Rose

Published on 30.4.2024

Willkommen zum ultimativen Leitfaden über OpenLLaMA, das Sprachmodell, das sowohl in der Forschung als auch in kommerziellen Bereichen für Aufsehen sorgt. Ob Sie Prompt-Ingenieur, Entwickler oder einfach nur Technikbegeistert sind, dieser Leitfaden ist Ihre One-Stop-Shop für alles Wissenswerte über OpenLLaMA.

In diesem umfassenden Artikel werden wir uns damit beschäftigen, was OpenLLaMA ist, wie es funktioniert und wie es im Vergleich zu seinem Vorgänger LLaMA abschneidet. Wir werden Ihnen auch praktische Tutorials und Beispiele an die Hand geben, um Ihnen den Einstieg in Ihre OpenLLaMA-Reise zu erleichtern. Also lassen Sie uns direkt eintauchen!

Was ist OpenLLaMA?

Definition: OpenLLaMA ist ein Open-Source-Sprachmodell, das von OpenLM Research entwickelt wurde. Es ist als vielseitige, nicht blockierte Alternative zu LLaMA konzipiert und richtet sich sowohl an Forschungs- als auch an kommerzielle Anwendungen.

OpenLLaMA hat das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) revolutioniert. Im Gegensatz zu traditionellen Sprachmodellen, die oft in ihrer Verwendung eingeschränkt sind, bietet OpenLLaMA eine Flexibilität, die schwer zu übertreffen ist. Hier sind die Gründe:

• Open-Source: Der Quellcode ist frei zugänglich und ermöglicht es, das Modell nach Bedarf anzupassen und zu feinabzustimmen.
• Mehrere Versionen: OpenLLaMA gibt es in verschiedenen Größen, darunter 3B, 7B und 13B Parametermodelle, so dass Sie die Freiheit haben, dasjenige zu wählen, das zu Ihrem Projekt passt.
• Kommerzielle und Forschungsanwendungen: Egal, ob Sie ein Forscher sind, der die Grenzen der NLP erweitern möchte, oder ein Unternehmen, das fortgeschrittene Sprachfähigkeiten in sein Produkt integrieren möchte, OpenLLaMA hat Sie abgedeckt.

Wie funktioniert OpenLLaMA?

OpenLLaMA arbeitet nach einem anreizbasierten Mechanismus, ähnlich wie andere große Sprachmodelle wie GPT-3. Was es jedoch von anderen Modellen unterscheidet, ist seine Fähigkeit zur Feinabstimmung. Sie können das Modell anpassen, um spezifische Aufgaben durchzuführen, sei es Textzusammenfassung, Übersetzung oder sogar Codegenerierung. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Feinabstimmung von OpenLLaMA:

1. Wählen Sie das Basismodell: Beginnen Sie mit der Auswahl der Basismodellgröße, die für Ihr Projekt geeignet ist. Die verfügbaren Optionen sind 3B, 7B und 13B Parametermodelle.
2. Bereiten Sie Ihren Datensatz vor: Sammeln Sie die Daten, die Sie für die Feinabstimmung verwenden werden. Stellen Sie sicher, dass sie sauber, gut strukturiert und für die Aufgabe relevant sind.
3. Feinabstimmung: Verwenden Sie die OpenLLaMA-API, um Ihren Datensatz hochzuladen und den Feinabstimmungsprozess zu starten. Sie müssen den Aufgabentyp und andere Parameter angeben.
4. Testen und Validieren: Sobald die Feinabstimmung abgeschlossen ist, testen Sie das Modell anhand eines separaten Datensatzes, um seine Leistung zu validieren.

OpenLLaMA-Architektur

OpenLLaMA, wie LLaMA, basiert auf der Transformer-Decoder-Architektur. OpenLLaMA hat jedoch bestimmte Verbesserungen implementiert:

• Vor-Normalisierungsschicht: Verwendet die Root-Mean-Square-Normalisierung (RMSNorm) am Eingang für jeden Aufmerksamkeitsblock, um die Stabilität während des Trainings zu gewährleisten.
• MLP-Aktivierung: OpenLLaMA verwendet Sigmoid-Linear-Units (SiLU) zur Aktivierung. LLaMA hingegen verwendet die Swish-Gated-Linear-Unit (SwiGLU). Diese Unterschiede ermöglichen es den OpenLLaMA-Modellen, schneller zu konvergieren.
• Rotary-Embeddings: Beide Modelle verwenden Rotary-Embeddings anstelle von absoluten Positions-Embeddings, um längere Kontextlängen und bessere Ergebnisqualität zu gewährleisten.

Trainingsdatensatz von OpenLLaMA

Die zweite Version von OpenLLaMA-Modellen basiert auf folgenden Trainingsdatensätzen:

• Falcon RefinedWeb: Eine bereinigte Version des Common-Crawl-Webdatensatzes mit Milliarden von Webseiten.
• StarCoder: Ein umfangreicher Datensatz mit Programmiercode, der von GitHub stammt.
• RedPajama: Die Modelle nutzen spezifische Teilmengen der RedPajama-Sammlung - Wikipedia, arXiv, Bücher und StackExchange. Im Gegensatz dazu nutzte die erste Version die gesamte RedPajama-Sammlung.

OpenLLaMA-Versionen und Modellunterschiede

Stand August 2023 hat OpenLLaMA fünf Modelle veröffentlicht:

• 3B und 7B Parametermodelle (1. Version).
• 3B, 7B und 13B Parametermodelle (2. Version).

Unterschiede zwischen den beiden Versionen:

• Tokenisierungs-Genauigkeit: Die zweite Version hat eine verbesserte Tokenisierung, die keine mehrfachen Leerzeichen zusammenführt und so die Leistung der Codegenerierung verbessert.
• Verbesserung des Trainingsdatensatzes: Die Inhaltsverhältnisse im Trainingsdatensatz für die zweite Version wurden angepasst, um bessere Leistungsergebnisse zu erzielen.

LLaMA vs. OpenLLaMA, Was ist der Unterschied?

LLaMA vs. OpenLLaMA: Benchmark-Vergleich

LLaMA vs. OpenLLaMA: Produktmerkmale im Vergleich

LLaMA:

• Entwickler: Meta AI.
• Zweck: Ursprünglich für Forscher und nicht-kommerzielle Anwendungsfälle konzipiert.
• Leistung: Übertrifft GPT-3 in mehreren Benchmarks.
• Einschränkungen: Forschern ist der Zugriff mit Beschränkungen für kommerzielle Nutzung erlaubt.
• Erstveröffentlichung: 2023-02-24.
• Referenz: Meta AI Blog (opens in a new tab)
• Weiterführende Literatur: ArXiv-Papier (opens in a new tab)

OpenLLaMA:

• Entwickler: OpenLM Research.
• Zweck: Eine nicht-gate-basierte Alternative zu LLaMA für Forschung und kommerzielle Zwecke.
• Verfügbarkeit: Seit Juni 2023 sind Modelle mit 3B, 7B und 13B Parametern verfügbar.
• Erstveröffentlichung: 2023-04-28.
• Referenz: GitHub Repository (opens in a new tab)
• Weiterführende Literatur: Hacker News-Diskussion (opens in a new tab)

Erste Schritte mit OpenLLaMA

Sie haben sich also entschieden, mit OpenLLaMA zu arbeiten. Eine hervorragende Wahl! Aber wo fangen Sie an? Die gute Nachricht ist, dass OpenLLaMA äußerst benutzerfreundlich ist, auch für diejenigen, die keine umfangreiche Erfahrung mit Sprachmodellen haben. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung, um Sie zum Laufen zu bringen.

Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor Sie sich in OpenLLaMA vertiefen, müssen Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten. So geht's:

1. Python installieren: Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.x installiert haben. Wenn nicht, können Sie es von der offiziellen Python-Website (opens in a new tab) herunterladen.
2. Pip installieren: Pip ist ein Paketinstaller für Python. Sie benötigen ihn, um die Abhängigkeiten von OpenLLaMA zu installieren.

   curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
   python get-pip.py
3. OpenLLaMA-Paket installieren: Verwenden Sie Pip, um das OpenLLaMA-Paket zu installieren.

   pip install openllama

Feinabstimmung von OpenLLaMA: Ein Arbeitsbeispiel

Angenommen, Sie möchten OpenLLaMA für die Textzusammenfassung feinabstimmen. Hier ist ein Code-Snippet, das zeigt, wie es geht:

from openllama import OpenLLaMA, FineTuner
 
# OpenLLaMA initialisieren
model = OpenLLaMA(model_size="3B")
 
# Bereiten Sie Ihren Datensatz vor
train_data = "Pfad/zum/Trainingsdatensatz.csv"
val_data = "Pfad/zum/Validierungsdatensatz.csv"
 
# FineTuner initialisieren
fine_tuner = FineTuner(task="text_summarization")
 
# Modell feinabstimmen
model.fine_tune(fine_tuner, train_data, val_data)

In diesem Beispiel importieren wir zuerst die erforderlichen Module und initialisieren das OpenLLaMA-Modell mit einer Parametergröße von 3B. Dann geben wir die Pfade zu unseren Trainings- und Validierungsdatensätzen an. Schließlich initialisieren wir die Klasse FineTuner für die Textzusammenfassung und gehen zur Feinabstimmung des Modells über.

Testen Ihres feinabgestimmten Modells

Nach der Feinabstimmung ist es wichtig, Ihr Modell zu testen, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert. So können Sie es tun:

from openllama import OpenLLaMA
 
# Feinabgestimmtes Modell laden
model = OpenLLaMA.load_model("Pfad/zum/feinabgestimmten_modell")
 
# Testdaten
test_data = [
    "Das ist ein langer Artikel, der zusammengefasst werden muss.",
    "Ein weiterer langer Artikel zur Zusammenfassung."
]
 
# Zusammenfassungen generieren
summaries = model.generate_summary(test_data)
 
# Zusammenfassungen ausgeben
for i, summary in enumerate(summaries):
    print(f"Zusammenfassung {i+1}: {summary}")

In diesem Code-Snippet laden wir das feinabgestimmte Modell und verwenden es dann, um Zusammenfassungen für zwei Testartikel zu generieren. Die Methode generate_summary erledigt die meiste Arbeit und liefert prägnante Zusammenfassungen des Eingabetextes.

Erkunden von OpenLLaMA-Versionen

OpenLLaMA ist in mehreren Versionen erhältlich, von denen jede ihre eigenen Parameter und Fähigkeiten hat. Die am häufigsten verwendeten Versionen sind die 3B V2 und 7B V2, die beide über die Hugging Face-Plattform zugänglich sind.

OpenLLaMA 3B V2

Die Version 3B V2 ist ein leichteres Modell mit 3 Milliarden Parametern. Es eignet sich ideal für Projekte, bei denen schnelle Antworten erforderlich sind, aber ein gewisser Kompromiss bei der Genauigkeit akzeptiert wird. Sie können es über Hugging Face mit folgendem Code abrufen:

from transformers import AutoModelForCausalLM
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openlm-research/open_llama_3b_v2")

OpenLLaMA 7B V2

Die Version 7B V2 ist ein robusteres Modell mit 7 Milliarden Parametern. Es eignet sich für Projekte, die hohe Genauigkeit erfordern und sich etwas längere Inferenzzeiten leisten können. Verwenden Sie den folgenden Code, um es über Hugging Face abzurufen:

from transformers import AutoModelForCausalLM
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openlm-research/open_llama_7b_v2")

Beide Versionen haben ihre Vor- und Nachteile, daher wählen Sie diejenige aus, die am besten zu Ihren Projektanforderungen passt.

Fazit: Warum OpenLLaMA Ihr bevorzugtes Sprachmodell ist

Sie haben es bis zum Ende dieses umfassenden Leitfadens geschafft und sollten nun ein solides Verständnis dafür haben, was OpenLLaMA ist, wie es funktioniert und wie Sie damit beginnen können. OpenLLaMA zeichnet sich durch seine Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und die Bandbreite der Anwendungen aus, die es bewältigen kann. Ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein gerade erst anfangender Benutzer sind, OpenLLaMA bietet eine robuste Auswahl an Funktionen, die Ihren spezifischen Anforderungen gerecht werden können.

Von seinen verschiedenen Versionen bis hin zu seinen Feinabstimmungsfähigkeiten ist OpenLLaMA darauf ausgelegt, so benutzerfreundlich wie möglich zu sein. Seine Open-Source-Natur bedeutet, dass Sie nicht durch Lizenzbeschränkungen gebunden sind und das Modell nach Ihren Vorstellungen verwenden können. Diese Kombination aus Leistung und Flexibilität macht OpenLLaMA zu einer überzeugenden Wahl für jedes sprachmodellbezogene Projekt.

FAQs: Alles, was Sie über OpenLLaMA wissen müssen

Was ist der Unterschied zwischen OpenLLaMA und LLaMA?

Der Hauptunterschied liegt in ihren Nutzungsbeschränkungen und Lizenzen. LLaMA richtet sich an Forscher und unterliegt kommerziellen Nutzungseinschränkungen. OpenLLaMA hingegen ist Open Source und kann sowohl für Forschungszwecke als auch für kommerzielle Anwendungen verwendet werden. Darüber hinaus bietet OpenLLaMA mehr Flexibilität in Bezug auf Feinabstimmung und aufgabenbezogene Anpassungen.

Welche Sprachen werden von OpenLLaMA unterstützt?

OpenLLaMA ist als mehrsprachiges Modell konzipiert und kann Texte in mehreren Sprachen verstehen und generieren. Die genaue Liste der unterstützten Sprachen wird kontinuierlich aktualisiert, umfasst jedoch in der Regel wichtige Sprachen wie Englisch, Spanisch, Französisch und Chinesisch, unter anderen.

Wie groß ist OpenLLaMA?

OpenLLaMA ist in verschiedenen Größen erhältlich, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden. Die am häufigsten verwendeten Versionen sind die 3B-, 7B- und 13B-Parametermodelle. Das "B" steht für Billionen und gibt die Anzahl der Parameter in jedem Modell an. Je größer das Modell ist, desto mehr Rechenleistung wird benötigt, aber auch die Genauigkeit nimmt zu.

Ist OpenLLaMA anweisungsgesteuert?

Ja, OpenLLaMA ist darauf ausgelegt, anweisungsgesteuert zu sein. Dies bedeutet, dass Sie das Modell spezifischen Anweisungen oder Anfragen entsprechend feinabstimmen können. Dadurch eignet es sich hervorragend für verschiedene Aufgaben wie Textzusammenfassung, Übersetzung oder Frage-Antwort.