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“史上最强开源大语言模型”Falcon 40B已在Amazon SageMaker JumpStart中可用

查看 cc博主 的更多文章cc博主2023-06-09【人工智能】204人已围观

【CC博客】6月9日消息,在Hugging Face上登顶、并搅动大模型领域风云的“新选手”Falcon 40B又有了新动态。

亚马逊云科技宣布,从6月7日起,两个开源Falcon大语言模型Falcon 40B和Falcon 7B已在Amazon SageMaker的机器学习中心Amazon SageMaker JumpStart中可用。

SageMaker JumpStart提供了预训练模型、内置算法和预构建的解决方案模板,可帮助用户快速上手机器学习,以执行文章总结和图片生成等任务。

用户只需在SageMaker Studio中轻点鼠标就可以部署和使用Falcon模型,或者通过SageMaker Python SDK以编程方式使用。

这意味着,现在,各个行业、各种规模的企业/开发者都可以快速轻松地部署自己的Falcon 40B模型,并对其进行定制以满足特定需求,如翻译、问答、信息总结、图像识别等应用程序。此举对生成式AI行业发展可谓意义重大。

Falcon 40B是谁?牛在哪儿

Falcon 40B是阿布扎比技术创新研究所(TII)推出的开源大型语言模型,是阿联酋首个大型人工智能模型。

“史上最强开源大语言模型”Falcon 40B已在Amazon SageMaker JumpStart中可用 第1张

Falcon 40B参数400亿,在1万亿高质量token上进行了训练。其性能超越硅谷大佬扎克伯格旗下650亿参数的LLaMA,以及StableLM、RedPajama和MPT等知名开源模型,一举登顶HuggingFace 开源大语言模型全球榜。
 

“史上最强开源大语言模型”Falcon 40B已在Amazon SageMaker JumpStart中可用 第2张

Hugging Face 开源LLM排行榜

Hugging Face一直被认为是大模型领域GitHub,因此Hugging Face的榜单被从业者给予了很高的参考价值。

不仅性能剽悍,Falcon 40B还是一个在训练资源上有很高效率的模型,只用到GPT-3 75%的训练预算,性能就显著超越GPT-3,且推理阶段的计算也只需GPT-3的1/5。

优异的表现让Falcon 40B获得“史上最强开源大语言模型”称号。

更重要的是,Falcon 大语言模型采用开源Apache 2.0许可证,基于开源原则,广泛地允许“免费使用”(如果商业化开源收入超过100万美金,需要缴纳10%的授权费用),这为广大AIGC产品开发者大开了方便之门。

开源的Falcon 40B让开发者能够构建和定制满足独特用户需求的AI工具,模型权重可供下载,检查和部署在任何地方。

基于亚马逊云科技训练完成

此番,Falcon开源大语言模型在Amazon SageMaker JumpStart中可用,可谓对生成式AI行业意义重大,广大开发者都很是兴奋。

事实上,Falcon大语言模型和Amazon SageMaker的“渊源很深”。

Falcon 大语言模型提供的两个不同规模的开源版本——Falcon 40B和Falcon 7B均是使用Amazon SageMaker的数据预处理和模型训练任务从零开始构建。

通常而言,构建、训练和部署大语言模型可能需要数周甚至数月的时间,并耗资数千万美元。为了实现更好的性能和成本效益,TII使用Amazon SageMaker构建其Falcon 40B模型。

SageMaker是一个托管API集合,用于开发、训练、调优和托管机器学习(ML)模型,包括大语言模型。SageMaker Training提供了具有用户自定义硬件配置和代码的计算集群。计算作业按运行次数计费,按秒分配任务,这意味着用户在未使用服务时无需为GPU资源付费。

据悉,TII使用SageMaker Training API提供的瞬态集群来训练Falcon大语言模型,最多支持48个ml.p4d.24xlarge实例(384个英伟达A100 GPU)。

现在,TII正在训练下一代Falcon大语言模型,将训练扩展到3136个A100 GPU(392个ml.p4d实例)。

除了Falcon外,Stability AI、AI21 Labs和LG AI等知名大模型也是使用SageMaker处理其大语言模型工作负载。

从TII对Amazon SageMaker的深度使用来看,为了让客户更轻松地访问该模型,Falcon 40B可以通过Amazon SageMaker Jumpstart部署可谓是水到渠成。

模型拿来可用 加速AIGC应用产品落地

在生成式AI赛道上,亚马逊云科技可谓是“既要”、“又要”的典型代表。“既要”为第三方大语言模型产品如Falcon 40B、Stability AI等提供基础计算能力和训练平台,同时,“又要”为第三方客户/开发者提供诸多可使用的“大语言模型产品”。

今年4月,亚马逊云科技推出Amazon Bedrock托管服务和Amazon Titan模型。Amazon Bedrock让开发者可以通过API访问AI21Labs、Anthropic和Stability AI等热门AI公司的预训练基础模型,还提供对亚马逊云科技开发的基础模型系列Amazon Titan的独家访问。

现在,通过Amazon SageMaker JumpStart,各行业客户都可以快速轻松地部署自己的Falcon 40B模型,并进行个性化定制。

那么,截至目前,在亚马逊云科技,开发者可以访问、部署、使用的大语言模型就有AI21Labs、Anthropic、Stability AI、Amazon Titan、Falcon 40B等。开发者可以在其中找到适合自身业务的模型,快速上手,使用自有数据基于基础模型进行定制,并将定制化模型集成并部署到应用程序。这一方式无疑将极大加速大语言模型应用产品的落地。

 

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