שיתוף | מודל שפה חדש בעברית מבית דיקטה

[Men770]

@sivan22 מסיבה כלשהי colab אצלי מסרב להכיר בזה שaccelerate מותקן, למרות שההתקנה עברה בהצלחה.

[Ykingsmart]

@sivan22 אוף, אתם מדברים גבוה מידי בשביל פשוטי עם כמוני.

[sivan22]

@Men770 כתב בשיתוף | מודל שפה חדש בעברית מבית דיקטה:

@sivan22 מסיבה כלשהי colab אצלי מסרב להכיר בזה שaccelerate מותקן, למרות שההתקנה עברה בהצלחה.

תנסה להתקין מחדש את torch ואולי גם transformers

!pip install --upgrade torch transformers

[פלורידה]

@Men770 כתב בשיתוף | מודל שפה חדש בעברית מבית דיקטה:

@sivan22 מסיבה כלשהי colab אצלי מסרב להכיר בזה שaccelerate מותקן, למרות שההתקנה עברה בהצלחה.

אתה חי? שנתיים וחצי לא היית כאן. ברוכים הבאים!!!

Spoiler

בוודאי היו לך מאות התראות

[sivan22]

הנה עוד טעימה מהמודל:

[sivan22]

@sivan22 ועוד אחת.

אז כן, מדובר על מודל בשלב מאד ראשוני בינתיים. גם 7 מיליארד פרמטרים זה לא הרבה.

[sivan22]

@Ykingsmart כתב בשיתוף | מודל שפה חדש בעברית מבית דיקטה:

@sivan22 אוף, אתם מדברים גבוה מידי בשביל פשוטי עם כמוני.

לכן פרסמתי את הפוסט דווקא במתמחים טופ ולא בפורום אחר.

בכל אופן קצת רקע כללי תוכל לקרוא כאן.

[jelly]

@sivan22
יש דרך לאמן אותו על דטאבייס משלי?

[sivan22]

@jelly כתב בשיתוף | מודל שפה חדש בעברית מבית דיקטה:

@sivan22
יש דרך לאמן אותו על דטאבייס משלי?

אני מנסה זאת כעת. אעדכן בהמשך בעזרת ה'.

[sivan22]

@jelly הנה קוד בסיסי לאימון באמצעות שיטה שנקראת LoRA ( בגדול הרעיון הוא לא לאמן את כל המודל אלא רק שכבות מסוימות) שצורכת מעט זיכרון יחסית אבל התוצאות קצת פחות טובות. לידיעתך באימון המקורי השתמשו ב8 GPU כפול 80 ג'יגה כל אחד למשך כמה ימים. כאן מספיק 16 גיגה.

!pip install -q accelerate==0.21.0 peft==0.4.0 bitsandbytes==0.40.2 transformers==4.31.0 trl==0.4.7

import os, torch, logging
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, HfArgumentParser, TrainingArguments, pipeline
from peft import LoraConfig, PeftModel
from trl import SFTTrainer

# Dataset
data_name = "Norod78/hewiki-20220901-articles-dataset"
training_data = load_dataset(data_name, split='train[0:1000]')
# Model and tokenizer names
base_model_name = "dicta-il/dictalm-7b"
refined_model = "dictalm-7b-finetuned"

# Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name, trust_remote_code=True)

# Quantization Config
quant_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

# Model
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_name,
    quantization_config=quant_config,
    device_map={"": 0},
    trust_remote_code=True
)
base_model.config.use_cache = False
base_model.config.pretraining_tp = 1

# LoRA Config
peft_parameters = LoraConfig(
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    r=8,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",    
    target_modules=[r"megatron_gpt.layers.[0-31].self_attention.dense",r"megatron_gpt.layers.[0-31].mlp.dense_h_to_4h",
                    r"megatron_gpt.layers.[0-31].mlp.dense_4h_to_h",r"megatron_gpt.layers.[0-31].self_attention.query_key_value"]
)
from peft import get_peft_model
peft_model = get_peft_model(base_model, peft_parameters)
peft_model.print_trainable_parameters()

# Training Params
train_params = TrainingArguments(
    output_dir="./results_modified",
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=1,
    optim="paged_adamw_32bit",
    save_steps=25,
    logging_steps=25,
    learning_rate=2e-4,
    weight_decay=0.001,
    fp16=False,
    bf16=False,
    max_grad_norm=0.3,
    max_steps=-1,
    warmup_ratio=0.03,
    group_by_length=True,
    lr_scheduler_type="constant"
)

# Trainer
fine_tuning = SFTTrainer(
    model=base_model,
    train_dataset=training_data,
    peft_config=peft_parameters,
    dataset_text_field="text",
    tokenizer=tokenizer,
    args=train_params
)

# Training
fine_tuning.train()

# Save Model
fine_tuning.model.save_pretrained(refined_model)

לאחר מכן נבחן את המודל החדש :

# Generate Text
query = "הספרייה הבריטית"
text_gen = pipeline(task="text-generation", model=fine_tuning.model, tokenizer=tokenizer, max_length=200)
output = text_gen(query)
print(output[0]['generated_text'])

אבל צריך לשחק הרבה עם הפרמטרים כמובן.

[0772637000]

@sivan22 ציטוט מהתקשורת:

Spoiler

הכירו את Dicta-LM 2.0 – מודל שפה גדול, חינמי ופתוח בעברית

יאן לנגרמן | 03.05.2024, 10:03

עמותת דיקטה, בשיתוף מפא”ת, האיגוד הישראלי לטכנולוגיות שפת אנוש וצוות חוקרי אינטל הכולל את פטר איזאק, דניאל פליישר, משה ברציאנסקי ומשה וסרבלט הציגו את Dicta-LM 2.0, מודל שפה גדול גנרטיבי (LLM) פתוח לשימוש מסחרי ומחקרי, שהותאם לשימוש במיוחד בשפה העברית לשימושים מגוונים כצ’אטבוט, כלי תרגום ועוד.

מירוץ החימוש הגדול בתחום הבינה המלאכותית הוליד בתקופה האחרונה לא מעט מודלי AI חדשים, דוגמת Gemini של גוגל, Llama 3 של מטא ו-GPT-4 המפעיל את צ’אטבוט ה-ChatGPT של OpenAI. אך בעוד שמודלי ה-AI השונים תמכו ברמה כזו או אחרת בעברית, אף אחד מהם לא נוצר מראש לשימוש בעברית.

את זה נועד לתקן Dicta-LM 2.0, מודל בינה מלאכותית המתבסס על מודל Mistral-7B-v0.1 (של Mistral AI), עם אוסף שיפורים לתאימות גבוהה יותר לשפה העברית על הדקויות והמורכבויות שלה.

המודל עבר אימון על מיליארדי מילים בעברית להבנה טובה יותר של השפה ואימון של כ~190 מיליארד טוקנים (50% עברית ו-50% אנגלית) שבוצע על מאיצי Gaudi 2 של אינטל.

מלבד העובדה כי מודל ה-Dicta-LM 2.0 החדש מותאם לשימוש בעברית, בניגוד למודלי AI מתחרים רבים, הוא זמין להורדה ושימוש חופשיים תחת רישיון ה-Apache 2.0.

דמו מודל ה-DictaLM-2.0 (מקור huggingface)

תרגום דיקטה

לצד השימוש ב-Dicta-LM 2.0 כמודל שפה גדול שיכול לשמש להפעלת צ’אטבוטים ועוד, המודל מתאים גם לשימוש ככלי תרגום מאנגלית לעברית ולהפך, עם תוצאות תרגום גבוהות יותר ממתחרים אחרים, בהם מודלים כמו Gemma , Llama ו-Mistral.

לפי הפרסום, העמותה לקחה 1000 משפטים באנגלית ותרגמה אותם לעברית באמצעות המודל החדש וכלי התרגום המוכר של גוגל. בלשן שבדק את התרגומים העדיף את התרגום של Dicta LM-2.0 מאנגלית ב-74.2% מהמקרים (742 לטובת Dicta LM-2 ו-222 לטובת גוגל עם 36 ללא הבדל בתרגום).

תרגום באמצעות Dicta-LM 2.0 (מקור דיקטה)

מודל ה-DictaLM 2.0 זמין להורדה מאתר huggingface בו הוא גם זמין כצ’אטבוט דמו או בפיצ’ר התרגום מאנגלית לעברית באתר Dicta.

קרדיט