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Obtenga más información sobre TinyLlama, un modelo de lenguaje más pequeño capaz de realizar una variedad de tareas complejas con una pequeña cantidad de computación.

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hace 14 horas

TinyLlama es un proyecto de código abierto que entrena un modelo de lenguaje pequeño de alrededor de 1,1 mil millones de parámetros. El proyecto tiene como objetivo tener un modelo de lenguaje capaz de realizar tareas que un LLM completo como Llama 2 puede realizar pero con menos uso de memoria. Este artículo analizará cómo se puede implementar y ejecutar TinyLlama localmente en su computadora. Además, también discutirá el desempeño actual de TinyLlama, junto con sus fortalezas y debilidades.

La imaginación de ChatGPT de un modelo TinyLlama. OpenAI. (2024). ChatGPT (4) [Large language model]. https://chat.openai.com

· Tabla de contenido
· Motivación
· Implementando el modelo localmente
· Probando el modelo
secuencia Fibonacci
TRAPO
Generando diálogo
Codificando con TinyLlama
· Mis pensamientos sobre el modelo.
· Conclusión

Mi motivación para escribir este artículo es mantenerme al día con las últimas tendencias en aprendizaje automático. Aunque TinyLlama se lanzó hace unos meses, el proyecto sigue siendo único y aprecio la tarea que los autores están tratando de realizar. Tener un modelo de lenguaje pequeño abre muchas oportunidades que no son posibles con los LLM. Por ejemplo, los modelos de lenguaje más pequeños requieren mucha más computación, lo que hace que cada consulta requiera una gran cantidad de computación. Sin embargo, los modelos de lenguaje más pequeños naturalmente requerirán mucha menos computación para ejecutarse. Además, cuando se utilizan LLM, a menudo es necesario acceder a ellos a través de una API como Abierto AI o ejecútelo en una computadora potente de forma local. Ejecutar el LLM en un teléfono móvil puede resultar complicado; si es posible, tardaría mucho en ejecutarse. Podríamos tener modelos de idiomas más pequeños capaces de ejecutarse localmente en su teléfono sin conexión a Internet. Esto podría resultar útil para completar tareas en el teléfono y mantener la privacidad de sus datos, ya que no se envían a una API. Puede obtener más información sobre TinyLlama y las ventajas de los modelos de lenguaje más pequeños en el Página de GitHub de TinyLlama.