Giới thiệu
Sự xuất hiện của các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã mang lại sự tiến bộ đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép máy móc hiểu và tương tác tốt hơn với con người. Trong số đó, các mô hình nguồn mở nổi bật như Mistral 7B, cung cấp nền tảng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Các nền tảng như Hugging Face làm phong phú thêm hệ sinh thái bằng việc thúc đẩy sự hợp tác và chia sẻ các mô hình và tài nguyên trong cộng đồng học máy. Ngoài ra, những phần mềm như LM Studio đã xuất hiện để thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình phức tạp này và người dùng hàng ngày, cho phép khai thác sức mạnh của LLM ngay từ máy tính của chính mình. Cùng với nhau – LM Studio, Hugging Face và các mô hình nguồn mở như Mistral 7B đang đạt được những bước tiến hướng tới việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng xử lý ngôn ngữ nâng cao.
LLMs là gì?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giống như những bộ não ảo lớn học từ hàng tấn tài liệu viết. Chúng được xây dựng bằng việc sử dụng các chương trình máy tính đặc biệt có thể hiểu và làm việc với các trình tự, điều này rất quan trọng để xử lý ngôn ngữ. Việc đào tạo các mô hình này là một nhiệm vụ nặng nề, cần các máy tính mạnh mẽ thường được phân bổ ở nhiều vị trí khác nhau để xử lý lượng thông tin lớn và mạng lưới kết nối phức tạp trong mô hình. Chúng học từ nhiều loại văn bản khác nhau như sách, bài viết, trang web và bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, giúp chúng hiểu và bắt chước cách con người sử dụng ngôn ngữ.
Khi chúng xem xét tất cả dữ liệu này, chúng học cách nhận ra các mẫu và cách các từ liên quan đến nhau, cho phép chúng tạo ra văn bản hợp lý và có liên quan. Chúng thậm chí còn cố gắng nắm bắt các sắc thái tinh tế hơn của ngôn ngữ như giọng điệu và tình cảm, nhưng mặc dù thông minh, chúng không thực sự hiểu ngôn ngữ hoặc có nhận thức như con người.
Chạy LLM cục bộ với LM Studio
LM Studio nổi lên như một phần mềm giữa người dùng và tiềm năng to lớn của LLM. Phần mềm có thể tải xuống này xử lý sự phức tạp của việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy cục bộ của bạn, tập trung vào các mô hình nguồn mở miễn phí cho công chúng sử dụng. Với LM Studio, việc chuyển đổi giữa các mô hình ngôn ngữ khác nhau trở nên dễ dàng, nhờ giao diện thân thiện với người dùng giúp đơn giản hóa quá trình tải xuống, mời người dùng tham gia vào cuộc đối thoại liền mạch với các thực thể kỹ thuật số này.
Tải xuống tại đây: https://lmstudio.ai/
Các mô hình nguồn mở trên Hugging Face
Hugging Face là một nền tảng nơi cộng đồng machine learning (ML) cộng tác trên các mô hình, bộ dữ liệu và ứng dụng. Đây là trung tâm để khởi tạo, khám phá và cộng tác về các dự án ML, với sự tập trung vào dữ liệu văn bản, và một các các phương thức khác như hình ảnh và video. Nó cung cấp nhiều công cụ và thư viện nguồn mở như các Transformer cho ML hiện đại với PyTorch, TensorFlow và JAX, hướng đến cả nghiên cứu và sản xuất. Bạn có thể khám phá và thử nghiệm các mô hình cơ sở như Mistral 7B trên Hugging Face và cũng như tìm các mô hình được tinh chỉnh hoặc thậm chí tinh chỉnh chúng theo nhu cầu cụ thể của bạn.
Bắt đầu bằng cách chọn một model cơ bản Mistral 7B, nó đã được đào tạo để xử lý các nhiệm vụ chung trong lĩnh vực bạn quan tâm. Đây là một trong nhiều mô hình bạn có thể dùng thử.
SWA: Cung cấp sức mạnh cho Mistral 7B
Khi xử lý một danh sách dài về dữ liệu, như một câu rất dài, máy tính sử dụng một kỹ thuật gọi là Sliding Window Attention (SWA), hoạt động như một spotlight di chuyển dọc theo câu, cho phép máy tính tập trung vào một vài từ cùng một lúc thay vì toàn bộ câu. Kỹ thuật spotlight này, cùng với một số điều chỉnh khác, giúp quá trình nhanh gấp đôi khi xử lý các câu rất dài. Ngay cả với spotlight nhỏ này, máy tính vẫn có thể hiểu được các kết nối giữa các từ cách xa nhau trong câu bằng cách truyền thông tin từ giai đoạn này sang giai đoạn tiếp theo, tương tự như việc truyền ghi chú trong lớp học. Ngoài ra, SWA giúp sử dụng ít bộ nhớ hơn, tương tự như việc cần một cuốn sổ tay nhỏ hơn để ghi chép ghi chú, điều này rất có lợi khi xử lý các câu dài.
Tinh chỉnh Mistral 7B
Thu thập dữ liệu của bạn và bắt đầu tinh chỉnh mô hình. Đảm bảo dữ liệu của bạn sạch và sẵn sàng để đào tạo. Sau đó, sử dụng dữ liệu của bạn tinh chỉnh Mistral 7B bằng cách chạy nhiều vòng đào tạo hơn, bắt đầu với các thiết lập được đặt trước của mô hình. Bạn có thể cần điều chỉnh hoặc thêm một số phần của mô hình để làm cho nó hoạt động tốt hơn cho tác vụ của bạn. Có những phiên bản khác của Mistral 7B đã được những người khác tinh chỉnh có thể hữu ích hoặc thú vị cho dự án của bạn. Theo cách này, bạn có được một cách có cấu trúc để điều chỉnh một mô hình có sẵn cho các nhu cầu cụ thể của mình đồng thời cũng kiểm tra những gì những người khác đã làm.
Liên kết đến: OpenHermes 2 – Mistral 7B và Mistral-7B-OpenOrca
Kết hợp RAG để cải thiện prompt
Bạn cũng có thể tăng cường câu prompt của mình bằng cách sử dụng phương pháp mới hấp dẫn cho kỹ thuật prompt được gọi là RAG (Retrieval Augmented Generation) Lấy dữ liệu quan trọng và có liên quan từ PDF, tệp văn bản,… dựa trên prompt để tăng cường prompt của chúng ta với ngữ cảnh.
Bằng việc cấp prompt và ngữ cảnh AI, chúng ta có thể nhận được phản hồi chính xác hơn từ mô hình cục bộ – điều này đặc biệt quan trọng khi chạy các mô hình nhỏ hơn như Mistral 7B.
Điều quan trọng cần lưu ý là RAG không giải quyết được những cạm bẫy LLM phổ biến như ảo giác và đóng vai trò là phương tiện hướng dẫn LLM của bạn đến một phản ứng thích hợp hơn. Các endpoint quan trọng nhất là cụ thể cho từng trường hợp sử dụng của bạn, thông tin bạn cung cấp cho mô hình của mình và cách mô hình được tinh chỉnh.
Apache 2.0 License
Mistral 7B được cấp phép theo Apache 2.0 có nghĩa nó là mã nguồn mở và bạn có thể tự do sử dụng, sửa đổi và phân phối nó. License Apache 2.0 cũng cung cấp quyền cấp bằng sáng chế từ những người đóng góp cho người dùng, điều này có lợi trong việc giảm rủi ro pháp lý. Việc cấp phép này cho phép các nhà phát triển và tổ chức cùng nhau làm việc và chia sẻ mô hình, thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới cởi mở.
Ví dụ thực tế: Code Exploration
Các ứng dụng thực tế của việc tham gia với LLM thông qua LM Studio chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng. Ví dụ, người dùng có thể phát triển một trợ lý cơ sở kiến thức đàm thoại và sử dụng mô hình của họ như một người bạn đồng hành để học và thành thạo các ngôn ngữ lập trình mới. Họ có thể xác định các truy vấn coding phức tạp, cung cấp các giải thích chi tiết về thuật toán hoặc gỡ lỗi theo thời gian thực – biến việc khám phá code thành trải nghiệm học tập năng động, phản hồi và tương tác.
Theo exxactcorp