Collaborative Language Model Runner 소개

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

Petals는 대형 언어 모델의 협업 추론 및 미세 조정을 가능하게 하는 오픈 소스 시스템으로, 모델 부분을 여러 사용자에게 분산합니다.

추가 정보

Collaborative Language Model Runner 프로필

개요

분석

Collaborative Language Model Runner의 기능 및 사용 사례

Collaborative Language Model Runner 사용 방법 및 FAQ

Collaborative Language Model Runner이란?

Petals는 사용자가 1000억 개 이상의 매개변수를 가진 대형 언어 모델(LLM)을 협력적으로 실행하고 미세 조정할 수 있도록 하는 혁신적인 프레임워크입니다. BigScience 프로젝트의 일환으로 개발된 Petals는 사용자가 자신의 컴퓨팅 자원을 기여할 수 있는 분산 네트워크를 생성하여 BLOOM-176B와 같은 강력한 LLM에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 일반적으로 개별 연구자가 이러한 대규모 모델을 활용하는 것을 방해하는 하드웨어 한계를 극복하여 고급 NLP 기능을 더 넓은 청중에게 접근 가능하게 만듭니다.

Collaborative Language Model Runner은 어떻게 작동하나요?

Petals는 대형 언어 모델을 여러 사용자 장치에 분산하여 작은 부분으로 나누어 작동합니다. 사용자가 추론을 실행하거나 모델을 미세 조정하려고 할 때, 그들은 로컬에서 작은 부분만 로드하고 나머지 부분을 호스팅하는 다른 사용자와 연결합니다. 이는 빠르고 상호작용적인 모델 실행을 위한 협업 파이프라인을 생성합니다. 이 시스템은 서버 체인을 형성하고, 캐시를 유지하며, 실패에서 복구하는 복잡성을 투명하게 처리합니다. Petals는 PyTorch와 Hugging Face Transformers 위에 구축되어 사용자가 다양한 미세 조정 및 샘플링 방법을 사용하고, 모델을 통해 사용자 정의 경로를 실행하며, 숨겨진 상태에 접근할 수 있게 하여 로컬 실행의 유연성과 API와 같은 편리함을 제공합니다.

Collaborative Language Model Runner의 이점

Petals는 대형 언어 모델을 다루는 연구자와 개발자에게 여러 가지 주요 이점을 제공합니다. 비싼 하드웨어 없이 최첨단 LLM에 접근할 수 있게 하여 AI 연구를 민주화합니다. 이 시스템은 일반 API보다 더 큰 유연성을 제공하여 사용자가 모델을 미세 조정하고, 내부 상태에 접근하며, 사용자 정의 알고리즘을 구현할 수 있게 합니다. Petals는 추론 및 훈련 작업을 모두 지원하여 다양한 NLP 애플리케이션에 적합합니다. 분산 컴퓨팅을 활용하여 오프로드 기술에 비해 더 빠른 처리 속도를 달성합니다. 또한, Petals는 사용자가 자원을 기여하고 모델을 집단적으로 개선할 수 있는 협업 생태계를 조성하여 자연어 처리 분야를 발전시킵니다.