OpenLLaMA: Alternativa de Código Aberto para o LLaMA da Meta

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Bem-vindo ao guia definitivo sobre o OpenLLaMA, o modelo de linguagem que está causando impacto tanto no setor acadêmico quanto no comercial. Se você é um engenheiro de prompt, desenvolvedor ou simplesmente um entusiasta de tecnologia, este guia é o seu balcão único para tudo o que você precisa saber sobre o OpenLLaMA.

Neste artigo abrangente, vamos explorar o que é o OpenLLaMA, como ele funciona e como ele se compara ao seu antecessor, o LLaMA. Também iremos fornecer tutoriais e exemplos práticos para ajudá-lo a começar sua jornada com o OpenLLaMA. Então, vamos mergulhar fundo!

O que é o OpenLLaMA?

Definição: O OpenLLaMA é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela OpenLM Research. Ele foi projetado para ser uma alternativa versátil e não-gateada ao LLaMA, atendendo tanto a aplicações acadêmicas quanto comerciais.

O OpenLLaMA tem sido um divisor de águas no campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Ao contrário dos modelos de linguagem tradicionais, que muitas vezes são restritos em seu uso, o OpenLLaMA oferece um nível de flexibilidade difícil de ser igualado. Aqui estão os motivos:

• Código Aberto: O código está livremente acessível, permitindo que você ajuste e ajuste o modelo de acordo com suas necessidades.
• Múltiplas Versões: O OpenLLaMA está disponível em várias tamanhos, incluindo modelos de 3B, 7B e 13B de parâmetros, dando a você a liberdade de escolher aquele que mais se adequa ao seu projeto.
• Aplicações Acadêmicas e Comerciais: Se você é um pesquisador que deseja empurrar os limites do NLP ou uma empresa que busca integrar capacidades avançadas de linguagem em seu produto, o OpenLLaMA tem tudo o que você precisa.

Como o OpenLLaMA Funciona?

O OpenLLaMA opera com base em um mecanismo baseado em prompts, semelhante a outros grandes modelos de linguagem como o GPT-3. No entanto, o que o diferencia são suas capacidades de ajuste fino. Você pode adaptar o modelo para realizar tarefas específicas, seja resumir texto, traduzir ou mesmo gerar código. Aqui está um guia passo a passo sobre como ajustar o OpenLLaMA:

1. Escolha o Modelo Base: Comece selecionando o tamanho do modelo base que se adequa ao seu projeto. As opções disponíveis são modelos de 3B, 7B e 13B de parâmetros.
2. Prepare seu Conjunto de Dados: Reúna os dados que você usará para ajuste fino. Certifique-se de que estejam limpos, bem estruturados e relevantes para a tarefa em questão.
3. Ajuste Fino: Use a API do OpenLLaMA para carregar seu conjunto de dados e iniciar o processo de ajuste fino. Você precisará especificar o tipo de tarefa e outros parâmetros.
4. Teste e Valide: Assim que o ajuste fino estiver completo, teste o modelo em um conjunto de dados separado para validar seu desempenho.

Arquitetura do OpenLLaMA

O OpenLLaMA, assim como o LLaMA, é construído com base na arquitetura do decodificador do transformador. No entanto, o OpenLLaMA implementou melhorias específicas:

• Pré-Normalização das Camadas: Utiliza a normalização da raiz da média quadrática (RMSNorm) na entrada de cada bloco de atenção, garantindo estabilidade durante o treinamento.
• Ativação da MLP: O OpenLLaMA utiliza unidades lineares sigmóides (SiLU) como ativações. Já o LLaMA opta pela unidade linear com portão Swish (SwiGLU). Essa diferença permite que os modelos do OpenLLaMA convergam mais rapidamente.
• Incorporação Rotacional: Ambos os modelos utilizam incorporações rotacionais em vez de incorporações posicionais absolutas, garantindo comprimentos de contexto mais longos e resultados de melhor qualidade.

Conjunto de Dados de Treinamento do OpenLLaMA

A segunda versão dos modelos OpenLLaMA é treinada com:

• Falcon RefinedWeb: Uma versão sanitizada do conjunto de dados web do Common Crawl, contendo bilhões de páginas da web.
• StarCoder: Um conjunto abrangente de dados de código de programação obtidos do GitHub.
• RedPajama: Os modelos utilizam subconjuntos específicos da coleção RedPajama - Wikipedia, arXiv, livros e StackExchange. Já a primeira versão utilizava a coleção RedPajama inteira.

Versões e Diferenças de Modelo do OpenLLaMA

Até agosto de 2023, cinco modelos do OpenLLaMA foram lançados:

• Modelos de 3B e 7B de parâmetros (1ª Versão).
• Modelos de 3B, 7B e 13B de parâmetros (2ª Versão).

Diferenças entre as duas versões:

• Precisão de Tokenização: A segunda versão melhorou a tokenização, não mesclando múltiplos espaços em branco, melhorando o desempenho na geração de código.
• Melhoria do Conjunto de Dados de Treinamento: As proporções de conteúdo no conjunto de dados de treinamento para a segunda versão foram ajustadas para obter melhores resultados de desempenho.

LLaMA vs. OpenLLaMA, Qual é a Diferença?

Comparação de Referência entre LLaMA e OpenLLaMA

Comparação de Recursos entre LLaMA e OpenLLaMA

LLaMA:

• Desenvolvedor: Meta AI.
• Propósito: Originalmente projetado para pesquisadores e casos de uso não comerciais.
• Desempenho: Superou o GPT-3 em vários benchmarks.
• Restrições: Acesso restrito a pesquisadores, com limitações no uso comercial.
• Lançamento Inicial: 2023-02-24.
• Referência: Blog da Meta AI (opens in a new tab)
• Leitura complementar: Artigo ArXiv (opens in a new tab)

OpenLLaMA:

• Desenvolvedor: OpenLM Research.
• Objetivo: Uma alternativa não-gated da LLaMA para pesquisas e fins comerciais.
• Disponibilidade: A partir de junho de 2023, modelos com 3B, 7B e 13B de parâmetros estão disponíveis.
• Versão inicial: 2023-04-28.
• Referência: Repositório do GitHub (opens in a new tab)
• Leitura complementar: Discussão no Hacker News (opens in a new tab)

Começando com o OpenLLaMA

Então você decidiu mergulhar e trabalhar com o OpenLLaMA. Ótima escolha! Mas por onde começar? A boa notícia é que o OpenLLaMA é incrivelmente amigável para o usuário, mesmo para aqueles que podem não ter experiência extensiva com modelos de linguagem. Abaixo está um guia detalhado para te ajudar a começar.

Configurando seu Ambiente

Antes de mergulhar no OpenLLaMA, você precisará configurar seu ambiente de desenvolvimento. Veja como:

1. Instale o Python: Verifique se você tem o Python 3.x instalado. Se não tiver, você pode baixá-lo no site oficial do Python (opens in a new tab).
2. Instale o Pip: O Pip é um instalador de pacotes para Python. Você precisará dele para instalar as dependências do OpenLLaMA.

   curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
   python get-pip.py
3. Instale o Pacote OpenLLaMA: Use o pip para instalar o pacote OpenLLaMA.

   pip install openllama

Ajuste Fino do OpenLLaMA: Um Exemplo Prático

Digamos que você queira ajustar fino o OpenLLaMA para sumarização de texto. Aqui está um trecho de código de exemplo que demonstra como fazer isso:

from openllama import OpenLLaMA, FineTuner
 
# Inicialize o OpenLLaMA
model = OpenLLaMA(model_size="3B")
 
# Prepare seu conjunto de dados
train_data = "caminho/para/o/dataset_de_treinamento.csv"
val_data = "caminho/para/o/dataset_de_validação.csv"
 
# Inicialize o FineTuner
fine_tuner = FineTuner(task="text_summarization")
 
# Ajuste fino do modelo
model.fine_tune(fine_tuner, train_data, val_data)

Neste exemplo, primeiro importamos os módulos necessários e inicializamos o modelo OpenLLaMA com um tamanho de parâmetros de 3B. Em seguida, especificamos os caminhos para nossos conjuntos de dados de treinamento e validação. Por fim, inicializamos a classe FineTuner para sumarização de texto e procedemos ao ajuste fino do modelo.

Testando Seu Modelo Ajustado

Após o ajuste fino, é crucial testar seu modelo para garantir que ele funcione como esperado. Aqui está como você pode fazer isso:

from openllama import OpenLLaMA
 
# Carregue o modelo ajustado
model = OpenLLaMA.load_model("caminho/para/o_modelo_ajustado")
 
# Dados de teste
test_data = [
    "Este é um longo artigo que precisa ser resumido.",
    "Outro artigo extenso para sumarização."
]
 
# Gere resumos
summaries = model.generate_summary(test_data)
 
# Imprima os resumos
for i, summary in enumerate(summaries):
    print(f"Resumo {i+1}: {summary}")

Neste trecho de código, carregamos o modelo ajustado e, em seguida, o usamos para gerar resumos para dois artigos de teste. O método generate_summary cuida do trabalho pesado, fornecendo resumos concisos do texto de entrada.

Explorando as Versões do OpenLLaMA

O OpenLLaMA está disponível em várias versões, cada uma com seu próprio conjunto de parâmetros e capacidades. As versões mais comumente usadas são a 3B V2 e a 7B V2, ambas acessíveis pela plataforma Hugging Face.

OpenLLaMA 3B V2

A versão 3B V2 é um modelo mais leve, com 3 bilhões de parâmetros. É ideal para projetos que requerem respostas rápidas, mas podem comprometer um pouco a precisão. Você pode acessá-lo no Hugging Face usando o código abaixo:

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

OpenLLaMA 7B V2

A versão 7B V2 é um modelo mais robusto, com 7 bilhões de parâmetros. É adequado para projetos que exigem alta precisão e podem ter tempos de inferência um pouco mais longos. Para acessá-lo no Hugging Face, use o seguinte código:

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

Ambas as versões têm seus prós e contras, então escolha aquela que melhor se adequar aos requisitos do seu projeto.

Conclusão: Por que o OpenLLaMA é o Seu Modelo de Linguagem de Referência

Você chegou ao final deste guia abrangente e, nesse momento, deve ter um entendimento sólido do que é o OpenLLaMA, como ele funciona e como começar a usá-lo. O OpenLLaMA se destaca por sua versatilidade, facilidade de uso e pela ampla gama de aplicações que ele pode lidar. Seja um desenvolvedor experiente ou um engenheiro iniciante, o OpenLLaMA oferece um conjunto robusto de recursos que podem atender às suas necessidades específicas.

Desde suas várias versões até suas capacidades de ajuste fino, o OpenLLaMA é projetado para ser o mais amigável possível para o usuário. Sua natureza de código aberto significa que você não está restrito por restrições de licença, dando-lhe a liberdade de usar o modelo como achar melhor. É essa combinação de poder e flexibilidade que torna o OpenLLaMA uma escolha convincente para qualquer projeto relacionado a modelos de linguagem.

Perguntas frequentes: Tudo o que você precisa saber sobre o OpenLLaMA

Qual é a diferença entre o OpenLLaMA e o LLaMA?

A principal diferença reside nas restrições de uso e licenciamento. LLaMA é direcionado para pesquisadores e possui restrições de uso comercial. Por outro lado, o OpenLLaMA é de código aberto e pode ser usado tanto para pesquisa quanto para aplicações comerciais. Além disso, o OpenLLaMA oferece mais flexibilidade em termos de ajuste fino e adaptações específicas para tarefas.

Quais idiomas são suportados pelo OpenLLaMA?

O OpenLLaMA foi projetado para ser um modelo multilíngue, capaz de entender e gerar texto em vários idiomas. Embora a lista exata de idiomas suportados seja atualizada continuamente, geralmente inclui grandes idiomas como inglês, espanhol, francês e chinês, entre outros.

Quão grande é o OpenLLaMA?

O OpenLLaMA vem em várias versões com tamanhos diferentes para atender às diferentes necessidades. As versões mais comumente usadas são os modelos de parâmetros 3B, 7B e 13B. O "B" significa bilhão, indicando o número de parâmetros em cada modelo. Quanto maior o modelo, mais poder computacional ele requer, mas também mais preciso ele é.

O OpenLLaMA é ajustado para instruções?

Sim, o OpenLLaMA foi projetado para ser ajustado para instruções. Isso significa que você pode ajustar o modelo para seguir instruções ou indicações específicas, tornando-o altamente adaptável para várias tarefas, como sumarização de texto, tradução ou resposta a perguntas.