Andromeda

Андромеда: сверхбыстрая и сверхинтеллектуальная языковая модель SOTA?

Добро пожаловать в Andromeda, самую быструю, самую креативную и надежную языковую модель из когда-либо созданных. Обучайте свою собственную версию, проводите логические выводы и настраивайте свою собственную версию с помощью простых сценариев «подключи и работай». Начните работу за 10 секунд:

Функции

• Обработка сверхдлинных последовательностей (32 000–200 000+ длин контекста)
• ⚡ Сверхбыстрая обработка (32 000+ токенов менее чем за 100 мс)
• ? Превосходные способности к рассуждению

Принципы

• Эффективность : оптимизируйте с помощью таких методов, как мигание внимания, кодирование положения поворота и глубокая нормализация.
• Гибкость : адаптация к различным задачам и областям широкого применения.
• Масштабируемость : предназначен для масштабирования в зависимости от ресурсов и размеров данных.
• Движение сообщества : опирается на вклад сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом.

---

Установить

python3.11 -m pip install --upgrade andromeda-torch

Использование

• Прямой проход со случайными входными данными

 import torch

from andromeda . configs import Andromeda1Billion

model = Andromeda1Billion ()

x = torch . randint ( 0 , 256 , ( 1 , 1024 )). cuda ()

out = model ( x )  # (1, 1024, 20000)
print ( out )

• Токенизированные входы

 from andromeda_torch import Tokenizer
from andromeda_torch . configs import Andromeda1Billion

model = Andromeda1Billion ()
tokenizer = Tokenizer ()

encoded_text = tokenizer . encode ( "Hello world!" )
out = model ( encoded_text )
print ( out )

Обучение

1. Установите переменные среды:

   • ENTITY_NAME : название вашего проекта wandb.
   • OUTPUT_DIR : каталог для сохранения весов (например, ./weights ).
   • MASTER_ADDR : для распределенного обучения.
   • MASTER_PORT Для распределенного обучения по главному порту
   • RANK — Количество узлов услуг.
   • WORLD_SIZE Количество графических процессоров

2. Настройте обучение:

   • Ускорить настройку
   • Включить Deepspeed 3
   • Ускорить запуск train_distributed_accelerate.py

Для получения дополнительной информации обратитесь к СОП по обучению.

---

Тодо

• Добавьте вставки пряжи от zeta

? Тесты

Скорость

• Андромеда использует одно из самых надежных средств внимания — Flash-внимание 2.0 Triton. Он потребляет в 50 раз меньше памяти, чем GPT-3, и в 10 раз меньше, чем LLAMA.

• Мы можем еще больше ускорить этот процесс с помощью динамического разреженного внимания к вспышкам 2.0.

Лицензия

Лицензия Апач