RuGPT3XL Примеры генерации на русском языке zero-shot coding Хабр

Современная модель генерации текста для русского языка на основе архитектуры GPT-3 от OpenAI. Продемонстрируем еще один пример использования данной сети и создадим рекомендательную систему по кинематографическим предпочтениям. Для примера будет взят пользователь из сайта Кинопоиск и сгенерированы фильмы, которые он смотрел на основе 2-х любых просмотренных из его истории, дальше проведено банальное сравнение, есть ли эти фильмы у него также в истории.

Hut 8 привлечет $500 млн для увеличения биткоин-резервов

В бесплатной демо-версии нет ограничений на количество символов и время использования, поэтому ее можно протестировать в любое время и без ограничений. У нас всё готово для того чтобы начать преобразование pytorch_model.bin в формат GGML, для этого мы будем использовать библиотеку llm-rs-python, которая является python-обёрткой для библиотеки llm, написанной на языке Rust. Началось моё знакомство с данной моделью неспешно, после того как появились первые новости о новой модели от Сбера. На тот момент у меня уже имелась RTX 4090 на 24Гб VRAM от Гигабайт, но даже её памяти не хватало для запуска модели.

Примеры применения RuGPT-3

Модель ruGPT-3 13B содержит 13 миллиардов параметров и способна продолжать тексты на русском и английском языках, а также на языках программирования. При использовании данной нейросети в качестве инструмента необязательно знать структуру кода или хитросплетения слоёв нейронов, но нужно понимать некоторые гиперпараметры, необходимые для настройки, так как они будут сильно влиять на результат. Проще всего отметить несколько универсальных стилей работы с данной моделью на примере задачи генерации текста. Длина контекста модели составляет 2048 токенов + используется реализация sparse attention из DeepSpeed.

Хотелось бы дообучить RuGPT3.5 на этом наборе текста и добиться адекватного результата, в лучшем случае – интегрировать генератор сценария прямо в RenPy, и получить готовый продукт с минимальными затратами. Попробуем максимально открытый контекст, но приближенный к нашей основной теме – диалоги персонажей, преимущественно разных полов. Эта модель на арке гпт2, то есть куча относительно быстрых либ для инференса на проце либо проц+карта. Подобные модели делают чтобы влезли на “дешёвые” карты по типу а40.З.Ы.

Поиск затравки градиентным спуском

Нейросеть ruGPT-3 может генерировать разные виды контента, а также редактировать тексты, находить грамматические и пунктуационные ошибки, вести диалог с пользователем и создавать код. Получается, что эта нейросеть является прототипом для Artificial General Intelligence – общего ИИ, который сможет помогать с любыми задачами во всех спектрах деятельности. Нейросеть демонстрирует state-of-the-art возможности для русского языка и умеет продолжать любой текст. Для обучения гигантских трансформерных моделей нужны значительные вычислительные ресурсы. Не получится просто взять современную видеокарту и обучить такую модель на домашнем компьютере. Если же взять самый большой вариант модели со 175 млрд параметров, то результата придётся дожидаться почти 500 лет.

• Данная нейросеть является проприетарной, то есть код доступен только платно по подписке.
• К слову сказать, оригинальная GigaSaiga была обучена на 6 из них, не был задействован датасет gpt_roleplay_realm, в нём обыгрываются забавные и нестандартные игровые сценарии общения модели с пользователем.
• Сегодня SberDevices является одним из крупнейших игроков на рынке умных устройств и решений в России.
• RuGPT-3 – это нейросеть от SberDevices, которая является русскоязычным аналогом GPT-3, самой объемной языковой модели, используемой в ChatGPT.
• В настоящее время в научном сообществе ведётся активное изучение различных моделей внимания, предназначенных для снижения вычислительных затрат при обучении моделей и увеличения точности.

К моему удивлению, GptQLora вообще не предусматривает возможность обучения на пользовательских данных. Квантованная модель (с пониженной битностью) ломается во время обучения стандартным тренером и превращается в битую гадость, которая потом отказывается работать, обнаруживая в своих тензорах крайние значения. Это можно объяснить тем, что в них обычно два действующих лица и в повествовании главную роль играет косвенная речь, а не прямая.Это доказывает самую главную проблему, которую я озвучу далее.

Они также позволяют совершать поездки на отдых, деловые поездки и посещать родственников и друзей.Кроме того, автомобили используются для перевозки грузов и товаров, что является необходимым для развития экономики и бизнеса. Поэтому важно использовать автомобили с учетом экологических факторов и переходить на более экологичные виды транспорта, такие как велосипеды или общественный транспорт.

Шаг 4 – Создание GGML моделей

Стиль 1 используется, если нужно получить точное определение, точный перевод, когда не нужно видеть других вариантов генерации. Стиль 1 следует правилу определения следующих слов, ориентируясь только на высокую вероятность их появления. Совместными усилиями нескольких подразделений Сбера русскоязычная модель GPT-3 Large с rugpt-3 как пользоваться 760 миллионами параметров натренирована на корпусе текстов объемом 600 Гб. Нейросеть GPT-3, которая вышла в свет в 2020 и сразу же получила популярность. Одним из главных преимуществ ruGPT-3 является то, что она является русскоязычной моделью, что позволяет использовать ее для создания текстов на русском языке.

GPT-3 — нейронная сеть, наделавшая шума в 2020 году, как самая сложная, объёмная и многообещающая модель по работе с текстовыми данными. Создана организацией OpenAI в нескольких вариациях, от 125 миллионов до 175 миллиардов признаков. Хотя в названии организации и есть слово “Open”, по факту модель GPT-3 является проектом проприетарного типа, то есть, с закрытым программным кодом, доступ к которому выдаётся за деньги. Создала GPT-3 компания OpenAI, разработчики выпустили несколько версий продукта и модели варьируются от 125 млрд параметров до 175 млрд параметров. Данная нейросеть является проприетарной, то есть код доступен только платно по подписке. В качестве стиля для генерации не подойдёт использование сэмплинга, ибо нужен более строгий подбор именно фильмов, в противном случае, алгоритм будет уводить в рассуждения о жизни и другие подобные темы.

RuGPT3XL. Примеры генерации на русском языке (zero-shot coding)

В NSFW тестах результаты всё ещё лучше, примерно 3/5 успешных сценариев со вступлением, выдержанным повествованием и логичным концом. Модель зацикливается буквально на ровном месте, так что в дальнейшем я буду использовать исключительно top_p семплинг. Свято место пусто не бывает, кто-то должен был начать это монетизировать. Этим занялись сами создатели архитектуры – OpenAI, которые решили пойти против своего названия и запустить сайт, с чат интерфейсом своей новой версии GPT3, дообученной на контексте разметки чата – ChatGPT.

Для эффективной работы ассистентов Салют мы активно используем технологии AI для понимания естественного языка. Благодаря системам понимания текста наши помощники эффективно ведут беседу и помогают пользователям в решении их запросов. Все материалы на данном сайте взяты из открытых источников — имеют обратную ссылку на материал в интернете или присланы посетителями сайта и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Если Вы обнаружили на нашем сайте материалы, которые нарушают авторские права, принадлежащие Вам, Вашей компании или организации, пожалуйста, сообщите нам. Со стороны SberDevices лидерскую роль в этом процессе взяло на себя Управление экспериментальных систем машинного обучения, а со стороны Sberbank.AI — команда AGI NLP. В проект также активно включились коллеги из SberCloud, занимающиеся сопровождением «Кристофари».

ООО «Облачные технологии» не несет ответственности за точность, релевантность, корректность информации, полученной пользователем посредством данной функции. Мы выкладываем несколько затравок, обученных на задачах обработки текста (text-2-text) и генерации в определённом стиле. Все затравки обучены для модели ruGPT-3 Large, но мы планируем расширять как список задач, так и список моделей. Следить за актуальным списком предобученных затравок можно в разделе документации. Несмотря на свою простоту, ruGPT-3 имеет некоторые ограничения, которые следует учитывать при ее использовании.

В противном случае получится лонгрид, так что я буду разбавлять текст левыми пикчами, просто держу в курсе. В результате в директории output появится файл pytorch_model.bin, и будет весить примерно 56Гб, по времени процедура слияния занимает примерно минут. Как я упомянул ранее, на Хабре мелькала публикация о проекте rulm, автор данной публикации подробно рассказал о том, как ему удалось собрать большой русскоязычный датасет и выполнить дообучение множества различных моделей, включая LLaMA (2) и ruGPT-3.5. По мотивам указанных изысканий я опубликовал на Дзене в своём блоге пост под названием ИИ в каждый дом!