Install Yi-1.5 Model Locally - Beats Llama 3 in Various Benchmarks

Fahd Mirza

13 May 202412:38

Summary

TLDRفي هذا النص، يشير المتحدث إلى إطلاق نسخة محدثة من نموذج G، والذي تم تحسينه باستمرار على أساس корпус من 500 مليار توكن وتحسينه على 3 ملايين عينة متنوعة. يُعد نموذج G 1.5 نسخة متقدمة من G، يوفر أداءًا أقوى في مجالات البرمجة والرياضيات والاستيعاب. يُعد النموذج متاحًا بثلاثة أحجام: 34 مليار، 9 مليار، و6 مليار، ولكن يختار المتحدث النسخة 6 مليار للتثبيت على نظامه المحلي. يُشير إلى أن النموذج يحافظ على قدراته الرائعة في فهم اللغة والاستدلال والقراءة. يُشير إلى أن الترخيص Apache 2 هو أول إصدار له لهذا النموذج، مما يُعتبر خدمة المجتمع. يُظهر النص أيضًا خطوات التثبيت والاستخدام، بدءًا من إنشاء بيئة Python مع Python 3.11، نسخة الكود، وتثبيت المتطلبات، ثم استيراد النموذج والتحقق منه. يُظهر النموذج القدرة على الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبرمجة والرياضيات والاستدلال، بالإضافة إلى القدرة على التعامل مع الأسئلة غير المرغوب فيها، مثل المحاولة في الدخول إلى سيارة خاصة بدون مفتاح. يُشير إلى أن النموذج يعاني بعض المشاكل في الاستجابة لبعض الأسئلة، ولكن بشكل عام يُعتبر نموذجًا مثيرًا للاهتمام.

Takeaways

🚀 **G模型发布**: 视频介绍了新发布的G模型，这是XI公司之前发布的Y模型的升级版。
📈 **性能提升**: G 1.5是G的升级版，它在编码、数学推理和指令遵循方面表现更强。
📚 **高质量语料库**: G 1.5在500亿个高质量token的语料库上进行了预训练，并在300万个多样化的微调样本上进行了微调。
🏆 **基准测试**: G模型在多个基准测试中表现出色，特别是34亿参数的版本在大多数基准测试中与更大模型相当或更优。
🔍 **模型尺寸**: G模型有三种尺寸可供选择：34亿参数、9亿参数和6亿参数。
💻 **本地安装**: 视频中展示了如何在本地系统上安装6亿参数的G模型，因为其至少需要16GB的VRAM。
📜 **Apache 2.0许可**: 这是G模型首次以Apache 2.0许可发布，表明了对开源社区的贡献。
🛠️ **安装过程**: 视频详细介绍了如何在本地系统上创建环境、克隆仓库、安装依赖和下载模型。
🧠 **语言理解能力**: G模型在语言理解、常识推理和阅读理解方面保持了出色的能力。
📝 **实际测试**: 视频展示了使用G模型进行的实际测试，包括对“幸福是什么”的描述、编程问题的解答和逻辑推理问题的回答。
❌ **安全和道德**: 当被问及如何非法进入自己的汽车时，G模型强调了安全和道德的重要性，并提供了合法的解决方案。
🔢 **数学问题解答**: G模型能够很好地解决数学问题，并提供了解题步骤和思考过程。
🔗 **资源分享**: 视频最后提供了G模型的链接，并鼓励观众订阅频道和分享内容。

Q & A

视频中提到的G模型是什么，与Y模型相比有哪些升级？
-G模型是XI公司发布的一个新版本，它是对Y模型的升级。G 1.5是G的升级版，它在500亿个高质量token的语料库上进行了连续预训练，并在300万个多样化的微调样本上进行了微调。与G相比，G 1.5在编码、数学推理和指令遵循能力上表现更强。
G模型有哪些不同的版本，它们的主要区别是什么？
-G模型有三个不同的版本：34亿参数版本，9亿参数版本，以及6亿参数版本。主要区别在于模型的大小和所需的计算资源。34亿参数版本是最大的，而6亿参数版本需要至少16GB的VRAM，适合在单个GPU卡的系统上运行。
G模型的许可证是什么，这对用户意味着什么？
-G模型的许可证是Apache 2.0，这是G模型首次以Apache 2.0许可证发布。这意味着用户可以自由地使用、修改和分发该模型，甚至用于商业用途，只要他们遵守许可证的条款。
安装G模型需要哪些步骤，以及如何确保环境配置正确？
-安装G模型的步骤包括创建一个干净的K环境，克隆G模型的仓库，安装所需的依赖项，下载并安装模型。确保环境配置正确需要使用Python 3.10或更高版本，并且需要有足够的VRAM和内存。
G模型在哪些方面表现出色，它在语言理解、常识推理和阅读理解方面的表现如何？
-G模型在语言理解、常识推理和阅读理解方面保持了出色的能力。它在编码、数学推理和指令遵循方面的表现特别强，这表明它能够处理更复杂的任务和问题。
G模型在基准测试中的表现如何，与其它模型相比它有哪些优势？
-G模型在基准测试中表现出色，34亿参数版本的聊天模型在大多数基准测试中与更大的模型相当或更好。9亿参数版本的聊天模型在同类大小的开源模型中是顶级的表现者。它在MLU和GM8K数学测试中的表现尤为突出。
如何下载并安装G模型，需要多少空间？
-下载并安装G模型需要指定模型路径，使用GPU进行下载，因为模型较大，所以需要确保有足够的存储空间，至少需要三个tensor的空间。安装过程中，模型会被加载到GPU上，并进行必要的配置。
G模型在处理复杂问题时的表现如何，例如在定义幸福时？
-G模型在处理复杂问题时表现出了高水准的理解能力。例如，在定义幸福时，它提供了一个复杂而主观的幸福感描述，包括满足、成就和快乐等积极情感，并且指出幸福是个人化的，每个人对幸福的感受都不同。
G模型在编程问题上的表现如何，能否生成高质量的代码？
-G模型在编程问题上能够生成高质量的代码。视频中的演示表明，当提出编程问题时，G模型能够快速生成准确的代码，展示了其在编程领域的强大能力。
G模型在遵循指令方面的能力如何，它是否能够理解并执行特定的写作任务？
-G模型在遵循指令方面表现出了一定的能力，但在某些特定写作任务上可能会有误解。例如，当要求写10个以“美丽”结尾的句子时，模型可能未能完全遵循指令，而是生成了与“美丽”相关的多个句子。
G模型在解决逻辑问题时的表现如何，它能否正确理解并回答问题？
-G模型在解决逻辑问题时表现出了很好的理解力和推理能力。例如，当问到一个关于球和花瓶位置的问题时，模型能够正确地推断出球的位置，并给出了合理的解释。
G模型在道德和法律问题上的表现如何，它是否会提供不当的建议？
-G模型在道德和法律问题上表现出了责任感。例如，当被问及如何非法进入自己的汽车时，模型没有提供不当的建议，而是建议联系锁匠或使用其他合法手段解决问题，显示了其对道德和法律的尊重。
G模型在解决数学问题时的能力如何，它能否正确地进行数学推理？
-G模型在解决数学问题时表现出了良好的能力。它能够遵循数学运算的顺序，使用PEMDAS（括号、指数、乘除、加减）原则来解决问题，并提供了正确的答案和推理过程。

Outlines

00:00

🚀 Introduction to the New G Model

The speaker expresses excitement about the new G model, an upgraded version of XI, which comes in various sizes. The G 1.5 model has been pre-trained on a high-quality corpus of 500 billion tokens and fine-tuned on 3 million diverse samples, resulting in improved performance in coding, math, reasoning, and instruction following. The speaker plans to install the 6 billion parameter version locally due to its requirement of at least 16 GB of VRAM and the availability of a single GPU card. The G model retains excellent capabilities in language understanding, common sense reasoning, and reading comprehension. The video also discusses the model's licensing under Apache 2, which is a first for these models, and praises the creators for their open-source contribution. The installation process on a local system running Ubuntu 22.04 with 32 GB of memory and a 22 GB VRAM GPU card is outlined, including creating a clean environment, cloning the G model repository, installing requirements, and importing necessary libraries.

05:02

🧠 Testing G Model's Capabilities

After installing the G model, the speaker tests its capabilities by asking it to define happiness, answer a coding question, and write sentences ending with the word 'beauty'. The model provides a thoughtful and comprehensive definition of happiness, correctly answers the coding question, but struggles with the sentence construction task, misunderstanding the prompt to create sentences ending with 'beauty'. The speaker also poses a scenario about a ball in a vase to test the model's reasoning, which the model answers correctly. The model also demonstrates its adherence to ethical guidelines by refusing to provide information on breaking into a car, even when the speaker specifies it's their own car.

10:04

🔢 G Model's Math and Ethical Reasoning

The speaker continues to test the G model with a math problem, which the model solves correctly, following the order of operations. The model's response includes an explanation of the reasoning process, which the speaker finds impressive. The video concludes with the speaker expressing admiration for the G model, particularly the 6 billion parameter version, and speculates on the potential capabilities of the larger 34 billion parameter version. The speaker encourages viewers to try the model and provides a link to the model card in the video description. The video ends with a call to action for viewers to subscribe to the channel and share the content.

Mindmap

Keywords

💡G模型

G模型是视频中讨论的主题，它是一个预训练的语言模型，用于执行各种自然语言处理任务。在视频中，G模型的1.5版本被特别强调，这是一个在大量高质量语料库上预训练并经过微调的升级版本，表现出在编码、数学推理和指令跟随方面更强的性能。

💡XI公司

XI公司是开发G模型的组织。视频提到了该公司发布的G模型的升级版本，这表明XI公司在人工智能和自然语言处理领域具有创新和开发能力。

💡预训练

预训练是指在大量数据上训练模型以学习语言的通用模式的过程。在视频中，G 1.5模型就是在500亿个token的高质量语料库上进行预训练的，这有助于模型在特定任务上有更好的性能。

💡微调

微调是机器学习中的一个过程，指的是在一个已经预训练的模型上，针对特定任务使用较小的数据集进行再训练，以提高模型在该任务上的表现。视频中提到G 1.5在300万个多样化的微调样本上进行了微调。

💡语言理解

语言理解是人工智能中的一个关键领域，涉及到模型对自然语言的理解和处理能力。视频中提到G模型在语言理解方面保持了优秀的能力，这是评价语言模型性能的一个重要指标。

💡常识推理

常识推理是指模型能够使用普遍的知识或逻辑来解决问题的能力。在视频中，G模型在常识推理方面的表现被提及，表明它能够进行一些基于常识的逻辑推断。

💡阅读理解

阅读理解是指模型对文本内容的理解和分析能力。视频中提到G模型在阅读理解方面表现出色，这是衡量模型能否准确把握文章主旨和细节的关键能力。

💡Apache 2.0许可

Apache 2.0是一个开源软件许可证，允许用户自由使用、修改和分发软件。视频中提到G模型是首个使用Apache 2.0许可发布的版本，这表明了其开源的特性和对社区的贡献。

💡本地系统安装

本地系统安装指的是在个人的计算机或服务器上安装和设置软件的过程。视频展示了如何在本地系统上安装G模型，包括创建环境、克隆代码库、安装依赖和下载模型等步骤。

💡模型性能

模型性能是指模型在特定任务上的表现，包括准确性、速度和可靠性等。视频中通过多个基准测试展示了G模型的性能，证明了其在不同任务上的优势。

💡GPU

GPU（图形处理单元）是一种专门设计来处理图形和复杂计算任务的硬件。在视频中，提到了使用GPU来加速G模型的运行，说明了GPU在深度学习和高性能计算中的重要性。

Highlights

The new G model has been released with various sizes, offering an upgraded version of XI.

G 1.5 is a pre-trained model on a high-quality corpus of 500 billion tokens and fine-tuned on 3 million diverse samples.

G 1.5 demonstrates stronger performance in coding, math reasoning, and instruction following compared to the previous version.

The G model maintains excellent capability in language understanding, common sense reasoning, and reading comprehension.

Three flavors of G are available: 34 billion, 9 billion, and 6 billion parameters.

The 6 billion parameter model is chosen for local installation due to its requirement of at least 16 GB of VRAM.

The G model's performance is benchmarked against larger models and is found to excel in most benchmarks.

The G model's 9 billion parameter version is a top performer among similarly sized open-source models.

The G model's license is Apache 2, marking the first Apache 2 release of these models.

The local system used for installation has 22.4 and one GPU card with 22 GB of VRAM and 32 GB of memory.

A new conda environment is created for a clean installation process.

The G model's repository is cloned for installing all the requirements.

The model is downloaded using the specified model path and a tokenizer is set up.

The model is tested with a prompt about happiness, yielding a high-quality and comprehensive response.

A coding question is asked, and the model provides a well-written and accurate response.

The model is asked to write sentences ending with the word 'beauty', but it does not strictly follow the instruction.

When asked about the location of a ball after turning a vase upside down, the model provides a logical and correct response.

The model refuses to provide information on breaking into a car, even when phrased as breaking into one's own car, emphasizing legal and safety concerns.

A math question is presented, and the model shows its reasoning and order of operations before providing the correct answer.

The presenter is impressed by the performance of the G model, especially the 6 billion parameter version, and encourages viewers to try it.