Para executar o modelo com um contexto de 16.000 tokens, o palestrante utiliza um notebook gratuito no Google Colab. Ele instala os pacotes necessários, carrega um arquivo grande e executa o modelo para gerar um resumo de três pontos do contexto. Em seguida, ele demonstra como executar o LLaMA 2 em um servidor com 80 GB de memória, usando um GPU A100 para alcançar o comprimento de contexto completo de 32.000 tokens.
O palestrante destaca a importância de uma boa mensagem de sistema para obter um resumo de qualidade e explica como a técnica de atenção flash e a quantização GPT-Q permitem minimizar o uso de memória e alcançar contextos mais longos. Além disso, ele discute a importância de modelos de qualidade, como o LLaMA 2 e o CodeLLaMA, que foram treinados em sequências mais longas e são adequados para tarefas de modelagem de linguagem normal.
O palestrante também apresenta um novo modelo de IA que foi treinado em um conjunto de dados grande e tem várias vantagens em relação aos modelos existentes. No entanto, ele destaca que este novo modelo não foi ajustado para conversas e tem um escopo limitado em seus dados de treinamento.
Dicas e Notas
* O modelo de 13 bilhões de parâmetros é mais eficaz que o modelo de 7 bilhões de parâmetros.
* É possível executar um contexto de 16K em um GPU A100 de 40 GB no Google Colab.
* Técnicas como atenção flash, transformador melhorado e quantização (GPT-Q) permitem executar contextos longos com memória limitada.
* Forneça uma mensagem de sistema para guiar o modelo a produzir um resumo coherente em vez de um texto sem sentido.