MPT-7B: Mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và mã nguồn mở

MPT-7B: Một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và mã nguồn mở cho AI thế hệ mới

Mục lục

• Giới thiệu về MPT-7B
• Khái niệm về tokens
• Quá trình huấn luyện MPT-7B
• Các tính năng chính của MPT-7B
• Ứng dụng của MPT-7B
• MPT-7B Story Writer: Mô hình viết truyện tự động
• MPT-7B Instruct: Mô hình cho việc biên soạn hướng dẫn ngắn
• MPT-7B Chat: Mô hình chatbot cho việc tạo đoạn hội thoại
• Đánh giá và ứng dụng thực tế của MPT-7B
• FAQ Q&A

Giới thiệu về MPT-7B

Trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu về MPT-7B - một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và mã nguồn mở. MPT-7B thuộc cùng hệ phân loại với Llama 7B, nhưng quan trọng nhất là nó đã được phát hành với giấy phép sử dụng thương mại. Điều này có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó để xây dựng sản phẩm có thể bán ra thị trường. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về các khái niệm cơ bản liên quan đến MPT-7B và cách nó đã được huấn luyện.

Khái niệm về tokens

Một khái niệm quan trọng khi nói đến các mô hình ngôn ngữ như MPT-7B là "tokens". Tokens có thể được coi là các phần từ của từng từ. Ví dụ, khi sử dụng GPT (Generative Pre-trained Transformer) để tạo câu trả lời, mỗi lần tạo ra một đoạn văn, nó sẽ sử dụng một số tokens tương ứng với đoạn văn đó. Mỗi tokens trong tiếng Anh tương đương với khoảng 4 ký tự, và một câu gồm một đến Hai câu thì sẽ sử dụng khoảng 30 tokens. MPT-7B đã được huấn luyện trên một nghìn tỷ tokens, bao gồm cả văn bản và mã nguồn.

Quá trình huấn luyện MPT-7B

MPT-7B đã được huấn luyện từ đầu trên 1 nghìn tỷ tokens văn bản và mã nguồn. Quá trình này đã được thực hiện trên nền tảng Mosaic ML trong khoảng 9 ngày và tiêu tốn khoảng 200 nghìn đô la Mỹ. So với GPT-4 của OpenAI, MPT-7B chỉ tốn ít hơn rất nhiều. MPT-7B được phát hành dưới dạng bốn mô hình khác nhau: MPT-7B Story Writer, MPT-7B Instruct, MPT-7B Chat. Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về những mô hình này và các tính năng chính của chúng trong các phần tiếp theo.

MPT-7B Story Writer: Mô hình viết truyện tự động