Collaborative Language Model Runner 紹介

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

Petalsは、大規模言語モデルの共同推論と微調整を可能にするオープンソースシステムであり、モデルの部分を複数のユーザーに分散させます。

詳細情報

Collaborative Language Model Runnerのプロフィール

概要

分析

Collaborative Language Model Runnerの機能と使用例

Collaborative Language Model Runnerの使用方法とよくある質問

Collaborative Language Model Runnerとは

Petalsは、ユーザーが1000億以上のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）を共同で実行し、微調整できる革新的なフレームワークです。BigScienceプロジェクトの一環として開発されたPetalsは、ユーザーが計算リソースを提供できる分散型ネットワークを作成することで、BLOOM-176Bのような強力なLLMへのアクセスを民主化することを目指しています。このシステムは、通常、個々の研究者がそのような大規模モデルを利用することを妨げるハードウェアの制約を克服し、高度なNLP機能をより広い聴衆に提供します。

Collaborative Language Model Runnerはどのように機能しますか?

Petalsは、大規模言語モデルを小さな部分に分割し、複数のユーザーのデバイスに分散させることによって機能します。ユーザーが推論を実行したりモデルを微調整したりしたい場合、彼らはローカルで小さな部分だけをロードし、残りの部分をホストしている他のユーザーと接続します。これにより、迅速でインタラクティブなモデル実行のための協力的なパイプラインが作成されます。このシステムは、サーバーチェーンの形成、キャッシュの維持、障害からの回復の複雑さを透明に処理します。PetalsはPyTorchとHugging Face Transformersの上に構築されており、ユーザーはさまざまな微調整およびサンプリング方法を使用し、モデルを通じてカスタムパスを実行し、隠れた状態にアクセスできるようにし、ローカル実行の柔軟性を持つAPIのような便利さを提供します。

Collaborative Language Model Runnerのメリット

Petalsは、大規模言語モデルを扱う研究者や開発者にいくつかの重要な利点を提供します。高価なハードウェアを必要とせずに最先端のLLMにアクセスできるため、AI研究の民主化を実現します。このシステムは、通常のAPIよりも柔軟性が高く、ユーザーがモデルを微調整し、内部状態にアクセスし、カスタムアルゴリズムを実装できるようにします。Petalsは推論とトレーニングの両方のタスクをサポートしており、さまざまなNLPアプリケーションに対して汎用性があります。分散コンピューティングを活用することで、オフロード技術と比較して処理速度が向上します。さらに、Petalsはユーザーがリソースを提供し、モデルを共同で改善する可能性がある協力的なエコシステムを育成し、自然言語処理の分野を前進させます。