OpenLLaMA: Alternative Open Source pour LLaMA de Meta

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Bienvenue dans le guide ultime sur OpenLLaMA, le modèle de langage qui fait sensation aussi bien dans le domaine de la recherche que dans le secteur commercial. Si vous êtes un ingénieur en prompts, un développeur ou tout simplement un passionné de technologie, ce guide est un guichet unique pour tout ce que vous devez savoir sur OpenLLaMA.

Dans cet article complet, nous plongerons dans ce qu'OpenLLaMA est, comment il fonctionne et comment il se compare à son prédécesseur, LLaMA. Nous vous fournirons également des tutoriels pratiques et des exemples pour vous lancer dans votre aventure OpenLLaMA. Alors, allons-y !

Qu'est-ce qu'OpenLLaMA ?

Définition : OpenLLaMA est un modèle de langage open source développé par OpenLM Research. Il est conçu pour être une alternative polyvalente et non limitée de LLaMA, adaptée tant aux applications de recherche qu'à celles du secteur commercial.

OpenLLaMA a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Contrairement aux modèles de langage traditionnels qui sont souvent limités dans leur utilisation, OpenLLaMA offre un degré de flexibilité difficile à égaler. Voici pourquoi :

• Open Source : Le code source est librement accessible, ce qui vous permet de l'ajuster et de l'optimiser selon vos besoins.
• Versions multiples : OpenLLaMA est disponible en différentes tailles, y compris des modèles de paramètres 3B, 7B et 13B, vous offrant la liberté de choisir celui qui convient à votre projet.
• Applications commerciales et de recherche : Que vous soyez un chercheur souhaitant repousser les limites du NLP ou une entreprise cherchant à intégrer des capacités linguistiques avancées dans votre produit, OpenLLaMA est là pour vous.

Comment fonctionne OpenLLaMA ?

OpenLLaMA fonctionne sur un mécanisme basé sur les prompts, similaire à d'autres grands modèles de langage comme GPT-3. Ce qui le distingue, cependant, ce sont ses capacités d'optimisation. Vous pouvez adapter le modèle pour effectuer des tâches spécifiques, qu'il s'agisse de résumé de texte, de traduction ou même de génération de code. Voici un guide étape par étape sur la façon d'ajuster OpenLLaMA :

1. Choisissez le modèle de base : Commencez par sélectionner la taille du modèle de base qui convient à votre projet. Les options disponibles sont les modèles de paramètres 3B, 7B et 13B.
2. Préparez votre ensemble de données : Rassemblez les données que vous utiliserez pour l'ajustement. Assurez-vous qu'elles sont propres, bien structurées et pertinentes pour la tâche à accomplir.
3. Ajustement : Utilisez l'API OpenLLaMA pour télécharger votre ensemble de données et lancer le processus d'ajustement. Vous devrez spécifier le type de tâche et d'autres paramètres.
4. Testez et validez : Une fois l'ajustement terminé, testez le modèle sur un ensemble de données distinct pour en valider les performances.

Architecture d'OpenLLaMA

OpenLLaMA, tout comme LLaMA, est basé sur l'architecture du décodeur transformateur. Cependant, OpenLLaMA a implémenté des améliorations spécifiques :

• Pré-normalisation des couches : Utilise une normalisation RMS (root mean square) à l'entrée pour chaque bloc d'attention, assurant la stabilité pendant l'entraînement.
• Activation MLP : OpenLLaMA utilise des activations de type sigmoid linear unit (SiLU). En revanche, LLaMA opte pour l'activation de type gated linear unit (SwiGLU) appelée "Swish". Cette différence permet aux modèles OpenLLaMA de converger plus rapidement.
• Rotary Embeddings : Les deux modèles utilisent des embeddings rotatifs plutôt que des embeddings de position absolue, garantissant des contextes plus longs et des résultats de meilleure qualité.

Ensemble de données d'entraînement d'OpenLLaMA

Les modèles de la deuxième version d'OpenLLaMA sont entraînés sur :

• Falcon RefinedWeb : Une version nettoyée de l'ensemble de données web Common Crawl, contenant des milliards de pages web.
• StarCoder : Un ensemble de données complet de code de programmation provenant de GitHub.
• RedPajama : Les modèles utilisent des sous-ensembles spécifiques de la collection RedPajama - Wikipedia, arXiv, livres et StackExchange. En revanche, la première version utilisait l'ensemble complet de RedPajama.

Versions et différences des modèles OpenLLaMA

En août 2023, OpenLLaMA a lancé cinq modèles :

• Modèles de paramètres 3B et 7B (1ère version).
• Modèles de paramètres 3B, 7B et 13B (2ème version).

Différences entre les deux versions :

• Précision de la tokenisation : La deuxième version a amélioré la tokenisation en ne fusionnant pas les espaces multiples, ce qui améliore les performances de génération de code.
• Amélioration de l'ensemble de données d'entraînement : Les ratios de contenu dans l'ensemble de données d'entraînement de la deuxième version ont été ajustés pour de meilleures performances.

LLaMA vs OpenLLaMA, Quelle est la différence ?

Comparaison des performances entre LLaMA et OpenLLaMA

Comparaison des fonctionnalités entre LLaMA et OpenLLaMA

LLaMA :

• Développeur : Meta AI.
• Objectif : Initialement conçu pour les chercheurs et les cas d'utilisation non commerciaux.
• Performances : A surpassé GPT-3 sur plusieurs benchmarks.
• Restrictions : Accès limité aux chercheurs avec des restrictions sur l'utilisation commerciale.
• Date de sortie initiale : 2023-02-24.
• Référence : Blog Meta AI (opens in a new tab)
• Lecture complémentaire : Article ArXiv (opens in a new tab)

OpenLLaMA:

• Développeur : OpenLM Research.
• Objectif : Une alternative non verrouillée de LLaMA à la fois pour la recherche et à des fins commerciales.
• Disponibilité : À partir de juin 2023, des modèles avec 3B, 7B et 13B de paramètres sont disponibles.
• Lancement initial : 2023-04-28.
• Référence : Référentiel GitHub (opens in a new tab)
• Lecture complémentaire : Discussion Hacker News (opens in a new tab)

Commencer avec OpenLLaMA

Vous avez décidé de vous lancer dans OpenLLaMA. Excellent choix ! Mais par où commencer ? La bonne nouvelle, c'est qu'OpenLLaMA est incroyablement convivial, même pour ceux qui n'ont pas une expérience approfondie des modèles de langage. Voici un guide détaillé pour vous aider à démarrer.

Configuration de votre environnement

Avant de plonger dans OpenLLaMA, vous devrez configurer votre environnement de développement. Voici comment faire :

1. Installer Python : Assurez-vous d'avoir Python 3.x installé. Sinon, vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Python (opens in a new tab).
2. Installer Pip : Pip est un gestionnaire de paquets pour Python. Vous aurez besoin de l'installer pour installer les dépendances d'OpenLLaMA.

   curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
   python get-pip.py
3. Installer le package OpenLLaMA : Utilisez pip pour installer le package OpenLLaMA.

   pip install openllama

Fine-tuning d'OpenLLaMA : Un exemple pratique

Supposons que vous souhaitiez effectuer un fine-tuning d'OpenLLaMA pour la résuméisation de textes. Voici un extrait de code d'exemple qui montreet comment le faire :

from openllama import OpenLLaMA, FineTuner
 
# Initialiser OpenLLaMA
model = OpenLLaMA(model_size="3B")
 
# Préparer votre jeu de données
train_data = "chemin/vers/données_d'entraînement.csv"
val_data = "chemin/vers/données_de_validation.csv"
 
# Initialiser FineTuner
fine_tuner = FineTuner(task="résuméisation_de_texte")
 
# Faire le fine-tuning du modèle
model.fine_tune(fine_tuner, train_data, val_data)

Dans cet exemple, nous importons d'abord les modules nécessaires et initialisons le modèle OpenLLaMA avec une taille de paramètre de 3B. Nous spécifions ensuite les chemins vers nos ensembles de données d'entraînement et de validation. Enfin, nous initialisons la classe FineTuner pour la résuméisation de textes et procédons au fine-tuning du modèle.

Test de votre modèle fine-tuné

Après le fine-tuning, il est essentiel de tester votre modèle pour vous assurer qu'il fonctionne comme prévu. Voici comment vous pouvez le faire :

from openllama import OpenLLaMA
 
# Charger le modèle fine-tuné
model = OpenLLaMA.load_model("chemin/vers/le_modèle_fine_tuné")
 
# Données de test
test_data = [
    "C'est un long article qui doit être résumé.",
    "Un autre article long à résumer."
]
 
# Générer des résumés
summaries = model.generate_summary(test_data)
 
# Afficher les résumés
for i, summary in enumerate(summaries):
    print(f"Résumé {i+1} : {summary}")

Dans cet extrait de code, nous chargeons le modèle fine-tuné, puis l'utilisons pour générer des résumés pour deux articles de test. La méthode generate_summary s'occupe de la majeure partie du travail, fournissant des résumés concis du texte d'entrée.

Exploration des versions d'OpenLLaMA

OpenLLaMA est disponible dans plusieurs versions, chacune avec ses propres paramètres et capacités. Les versions les plus couramment utilisées sont le 3B V2 et le 7B V2, tous deux accessibles via la plateforme Hugging Face.

OpenLLaMA 3B V2

La version 3B V2 est un modèle plus léger avec 3 milliards de paramètres. Il convient aux projets nécessitant des réponses rapides mais qui peuvent faire une petite concession sur l'exactitude. Vous pouvez y accéder sur Hugging Face avec le code suivant :

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

OpenLLaMA 7B V2

La version 7B V2 est un modèle plus robuste avec 7 milliards de paramètres. Il convient aux projets nécessitant une grande précision et pouvant supporter des temps d'inférence légèrement plus longs. Pour y accéder sur Hugging Face, utilisez le code suivant :

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

Les deux versions ont leurs avantages et leurs inconvénients, choisissez donc celle qui correspond le mieux aux exigences de votre projet.

Conclusion : Pourquoi OpenLLaMA est votre modèle de langage de référence

Vous êtes arrivé à la fin de ce guide complet et vous devriez maintenant avoir une compréhension solide de ce qu'est OpenLLaMA, de son fonctionnement et de comment commencer à l'utiliser. OpenLLaMA se distingue par sa polyvalence, sa simplicité d'utilisation et l'éventail impressionnant d'applications qu'il peut prendre en charge. Que vous soyez un développeur chevronné ou un ingénieur débutant, OpenLLaMA offre un ensemble robuste de fonctionnalités qui peuvent répondre à vos besoins spécifiques.

De ses multiples versions à ses capacités de fine-tuning, OpenLLaMA est conçu pour être aussi convivial que possible. Sa nature open-source signifie que vous n'êtes pas limité par des restrictions de licence, vous donnant la liberté d'utiliser le modèle comme bon vous semble. C'est cette combinaison de puissance et de flexibilité qui fait d'OpenLLaMA un choix attrayant pour tout projet lié aux modèles de langage.

FAQ : Tout ce que vous devez savoir sur OpenLLaMA

Quelle est la différence entre OpenLLaMA et LLaMA ?

La principale différence réside dans leurs restrictions d'utilisation et leurs licences. LLaMA est destiné aux chercheurs et comporte des restrictions d'utilisation commerciale. OpenLLaMA, en revanche, est open-source et peut être utilisé à la fois pour la recherche et les applications commerciales. De plus, OpenLLaMA offre une plus grande flexibilité en termes de réglage fin et d'adaptations spécifiques aux tâches.

Quelles langues sont prises en charge par OpenLLaMA ?

OpenLLaMA est conçu pour être un modèle multilingue, capable de comprendre et de générer du texte dans plusieurs langues. Bien que la liste exacte des langues prises en charge soit continuellement mise à jour, elle inclut généralement les principales langues telles que l'anglais, l'espagnol, le français et le chinois, entre autres.

Quelle est la taille d'OpenLLaMA ?

OpenLLaMA est disponible en différentes tailles pour répondre à différents besoins. Les versions les plus couramment utilisées sont les modèles à 3B, 7B et 13B. Le "B" signifie milliard, ce qui indique le nombre de paramètres de chaque modèle. Plus le modèle est grand, plus il nécessite de puissance de calcul, mais aussi plus il est précis.

OpenLLaMA est-il ajusté aux instructions ?

Oui, OpenLLaMA est conçu pour être ajusté aux instructions. Cela signifie que vous pouvez régler finement le modèle pour suivre des instructions spécifiques ou des suggestions, le rendant hautement adaptable à diverses tâches telles que la résumé de texte, la traduction ou la réponse aux questions.