Phind AI - Mô hình code Lama Finetune tốt hơn GPT4?!

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Phind AI - Mô hình code Lama Finetune tốt hơn GPT4?!

Mục lục

  • Giới thiệu về GPT4 và code Lama 34b
  • Nhóm đấu tranh đang tuyên bố ghi nhận vượt qua GPT4 trong việc lập trình với mã code Lama34b
  • Product Find và công nghệ trí tuệ nhân tạo
  • Cách họ tiến hành để đạt được thành công
  • Một số cách tiếp cận khác nhau trong việc đào tạo và tinh chỉnh model
  • Công cụ Hardware sử dụng để huấn luyện code Lama 34b
  • Các đánh giá và nhận xét về phương pháp tiếp cận của nhóm đấu tranh
  • Các thách thức và điểm mạnh của việc sử dụng model Fine và code Lama 34b
  • So sánh giữa GPT4 và code Lama 34b
  • Đánh giá về tốc độ và hiệu suất của việc chạy code Lama 34b
  • Những triển vọng trong việc phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực lập trình

GPT4 và Code Lama 34b: Ai sẽ chiến thắng trong một cuộc đua lạ thường?

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, cuộc đua giữa các mô hình ngôn ngữ tự nhiên đã trở thành một trận chiến đầy hứa hẹn. Một nhóm đấu tranh đã tuyên bố rằng họ đã vượt qua GPT4 trong việc lập trình bằng cách sử dụng mô hình code Lama 34b đã được đào tạo lại. Nhưng liệu có phải như vậy không? Chúng ta hãy tìm hiểu về sự tuyên bố này và ước tính xem liệu GPT4 có đối mặt với một đối thủ đáng gờm hay không.

Trong một video mới đây, một người bạn của tôi đã chạy mô hình code Lama 34b trên bốn GPU RTX 3090 và đạt được hiệu suất đáng kinh ngạc. Mặc dù không có ý định vượt qua GPT4, nhưng điều này chứng tỏ với một số GPU cục bộ, bạn có thể chạy code Lama 34b với tốc độ gần như bằng GPT4 trong giao diện do OpenAI cung cấp.

Nhóm đấu tranh và công nghệ tìm kiếm AI

Nhóm đấu tranh tuyên bố đã đạt được kết quả vượt trội với mô hình code Lama 34b thông qua việc tinh chỉnh nội bộ sử dụng tập dữ liệu chất lượng cao. Họ khẳng định rằng tập dữ liệu này đại diện tốt hơn cho cách lập trình viên thực sự làm việc và tương tác với các mô hình này. Đây là một khác biệt quan trọng so với cách mà Meta đào tạo mô hình code Lama Instruct, mô hình được tạo ra nhằm cung cấp hướng dẫn về lập trình với các đoạn code cung cấp.

Có thể nói rằng phương pháp tiếp cận này giống với phương pháp của Meta. Mặc dù Meta là một công ty nhỏ hơn, điều đáng ngạc nhiên là cách nhóm đấu tranh tiếp cận vấn đề rất tương tự như Meta. Điều này đặc biệt thú vị khi mà sản phẩm chính của Find là một công cụ tìm kiếm AI cho lập trình. Có vẻ chắc chắn rằng Find đã nắm rõ vấn đề này và sử dụng kiến thức đó để tinh chỉnh mô hình code Lama 34b.

Quá trình tinh chỉnh và huấn luyện mô hình

Nhóm đấu tranh đã dùng tập dữ liệu chất lượng cao của họ để tinh chỉnh code Lama 34b và đạt được 67,6 và 69,5 điểm trong đánh giá nhân viên về khả năng lập trình. Trong báo cáo kỹ thuật chính thức của mình vào tháng 3, họ so sánh kết quả này với chỉ 67 điểm mà GPT4 đạt được. Tuy nhiên, đã có nhiều thay đổi kể từ thời điểm đó và có một số câu hỏi về cách tiếp cận của họ.

Nhóm đấu tranh đã tập trung vào câu hỏi và giải pháp lập trình, một phương pháp rất tương tự với những gì Meta đã tuyên bố với mô hình code Lama Instruct. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là sản phẩm chính của Find chính là điều này. Điều này thực sự thú vị khi bạn thấy một cái nhìn rất giống như ý tưởng mà những công ty dược lập trình này kỳ vọng nhưng không thành công. Meta với tất cả sức mạnh của mình đã tạo ra một cái gì đó mạnh mẽ hơn nhiều, nhưng thú vị là nhóm đấu tranh cũng đề cập đến phần cứng.

Công nghệ phần cứng được sử dụng để huấn luyện code Lama 34b

Họ đã tinh chỉnh cả Hai mô hình trên tập dữ liệu đặc quyền của mình, gồm khoảng 80.000 giải pháp lập trình chất lượng cao và câu hỏi đơn giản. Điểm đặc biệt quan trọng là họ đã huấn luyện các mô hình Find trong hai mùa vụ và trên tổng cộng 160.000 ví dụ. Họ cũng không sử dụng Laura và ghi nhận rằng họ đã sử dụng deepspeed-0.3 và Flash Extension 2 để huấn luyện những mô hình này chỉ trong ba giờ. Đây là những công cụ tuyệt vời bạn nên thử nếu bạn đang làm việc trực tiếp với chúng.

Nhưng điều thú vị nhất là họ chỉ sử dụng 32 GPU A100 80GB. Đây là những GPU đắt tiền, nhưng nếu nhìn từ góc độ chi phí thì số tiền này khá hợp lý. Tuy nhiên, họ không đề cập thời gian và độ dài chuỗi là 4096 tokens. Tuy nhiên, đây có thể chỉ là từ 10.000 đến 20.000 lần chạy, điều này không tệ trong thời điểm hiện tại. Họ cũng chỉ ra rằng với mỗi ví dụ đánh giá, họ đã ngẫu nhiên lấy ba phần từ con trong mỗi câu dài 50 ký tự, điều này là phương pháp tinh chỉnh gốc của họ.

Cũng có một số cái thông tin thú vị khác trong tuyên bố của họ và điều thú vị nhất là họ đã phát hành cả hai mô hình này ngay từ đầu để mọi người có thể thử và xem xét các tuyên bố của họ. Tuy nhiên, tôi có một số phàn nàn về phương pháp tiếp cận của họ. Một trong số đó là chúng ta không biết họ đã chạy với quy luật hóa nào. Tôi nghĩ rằng họ có thể đã chạy với quy luật hóa từ 4 bit đến 6 bit, nhưng chúng ta không thể biết chính xác.

Đánh giá về cách tiếp cận của nhóm đấu tranh

Một số ý kiến đồng ý và nhận định rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện tại có những hạn chế và những yếu điểm của mô hình GPT4 đã được rõ ràng chỉ ra. Tuy nhiên, một số người khác lại cho rằng những điểm này không đủ để khẳng định rằng code Lama 34b đã vượt qua GPT4. Thâm trí của nhóm đấu tranh tuyên bố rằng khả năng lập trình của GPT4 đã vượt trội hơn nhiều kể từ tháng 3, nhưng có một số ý kiến trái chiều cho rằng việc thiếu quy luật hóa chính xác có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.

Một trong những điểm mạnh của phương pháp tiếp cận code Lama 34b của nhóm đấu tranh là độ tin cậy và tốc độ chạy. Điều này hứa hẹn mở ra một tương lai đầy triển vọng cho việc phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực lập trình. Nhưng cũng cần nhớ rằng vấn đề của việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình vẫn cần giải quyết để tăng cường khả năng lập trình của trí tuệ nhân tạo.

Những triển vọng trong việc phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực lập trình

Dù cho GPT4 hay code Lama 34b đạt được kết quả tốt nhất, cuộc đua trong lĩnh vực lập trình vẫn đang tiếp diễn. Mỗi bước tiến mới đều đem lại những triển vọng về sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Các công cụ và mô hình mới sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho những lập trình viên trên toàn thế giới. Với sự sáng tạo và nỗ lực của các nhóm đấu tranh và công ty nhỏ, chúng ta có thể kỳ vọng vào một tương lai tốt đẹp hơn cho lĩnh vực này.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.