/ai/ - Искусственный интеллект

Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №51 /llama/ Аноним 15/04/24 Пнд 17:37:37 № 704905 Ответ

Альфа от контек[...].png 121Кб, 3090x1830

В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны!
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.

Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/

Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт).
Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества.

Базовым языком для языковых моделей является английский. Он в приоритете для общения, на нём проводятся все тесты и оценки качества. Большинство моделей хорошо понимают русский на входе т.к. в их датасетах присутствуют разные языки, в том числе и русский. Но их ответы на других языках будут низкого качества и могут содержать ошибки из-за несбалансированности датасета. Существуют мультиязычные модели частично или полностью лишенные этого недостатка, из легковесных это openchat-3.5-0106, который может давать качественные ответы на русском и рекомендуется для этого. Из тяжёлых это Command-R. Файнтюны семейства "Сайга" не рекомендуются в виду их низкого качества и ошибок при обучении.

Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2.

Про остальные семейства моделей читайте в вики.

Основные форматы хранения весов это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной.
В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090.
Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это может серьёзно замедлить работу, если не выключить CUDA System Fallback в настройках панели NVidia. Лучше оставить запас.

Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой:
1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии.
2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту:
https://huggingface.co/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-10.7B-v1.q5_K_M.gguf
Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt
3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель.
4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/
5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure.

Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется!

Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI
1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern
2. Запускаем всё добро
3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001
4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca
5. Радуемся

Инструменты для запуска:
https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ

Ссылки на модели и гайды:
https://huggingface.co/models Модели искать тут, вбиваем название + тип квантования
https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском
https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне
https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей
http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования
https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры
https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного
https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально

Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде

Предыдущие треды тонут здесь:
>>699623 (OP)
>>695332 (OP)

Пропущено 94 постов
94 с картинками.