Merge Models Locally While Fine-Tuning on Custom Data Locally - LM Cocktail

Fahd Mirza

10 May 202409:02

Summary

TLDRهذا الفيديو يشرح كيفية دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في طريقة مبتكرة باستخدام "LM cocktail"، الذي ينتمي إلى مشروع أكبر يسمى "flag embedding". يركز المشروع على تطوير النماذج الآلية المبنية على الاسترداد، والتي تشمل مشاريع متنوعة مثل النموذج ال pitkä السياق والنماذج المدمجة والموديلات المرتبة. يوضح الفيديو كيفية تحسين أداء النموذج الفردي وتثبيت "LM cocktail" على نظام لينكس محلي، واستخدامه لدمج النماذج من خلال استيراد بيانات معينة. يمكن استخدام "LM cocktail" لتحسين أداء النموذج في مجال محدد دون تقليل قدراته العامة، أو لإنشاء نموذج لمهام جديدة دون التدريب أو تعزيز الأداء في المهام التالية من خلال استغلال المعرفة الأخرى. يحتوي الفيديو على خطوات لإنشاء بيئة conda وتثبيت الحزم المطلوبة، وتسجيل الدخول إلى Hugging Face Hub ودمج النماذج مع البيانات المقدمة.

Takeaways

🍹 **LM Cocktail**: LM cocktail es una herramienta que permite la fusión de modelos de lenguaje para mejorar su rendimiento en un dominio específico sin disminuir sus capacidades generales.
🔍 **Flag Embedding**: El proyecto Flag Embedding se enfoca en la recuperación mejorada de LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) y consiste en varios proyectos y herramientas, incluyendo el LM cocktail.
💻 **Instalación Local**: Se describe el proceso de instalación del LM cocktail en un sistema Linux local, destacando la importancia de crear un entorno virtual para la instalación.
📈 **Mejora del Rendimiento**: La fusión de modelos puede ser utilizada para mejorar el rendimiento en una tarea específica o generar un modelo para nuevas tareas sin necesidad de entrenarlo.
🧩 **Método de Fusión**: El LM cocktail utiliza una función simple para calcular los pesos de fusión, automatizando el proceso de combinar modelos base y modelos finamente afinados.
🚀 **Herramientas Adicionales**: Además del LM cocktail, existen otras herramientas como `merge` y `K` para combinar modelos, aunque el LM cocktail también fusiona los datos de entrenamiento.
💡 **Ventajas**: Una de las ventajas del LM cocktail es que no requiere un entrenamiento adicional del modelo una vez fusionado, lo que ahorra tiempo y recursos.
📚 **Datos de Ejemplo**: En el script, se utiliza una lista de datos ficticios para demostrar cómo el LM cocktail puede fusionar modelos en el contexto de estos datos.
🔗 **Hugging Face Hub**: Se menciona el uso del Hugging Face Hub para acceder y fusionar modelos, lo que requiere de un token de acceso.
🔧 **Repositorio**: Se hace referencia a un repositorio que contiene ejemplos y herramientas para fusionar modelos, incluyendo la capacidad de fusionar modelos de clasificación y de embedding.
🔁 **Proceso de Fusión**: El proceso de fusión puede tomar un tiempo significativo, incluyendo la descarga de modelos y la ejecución de la fusión en sí.
🌟 **Valor del Proyecto**: El script resalta la originalidad y el valor del proyecto LM cocktail, comparándolo con otras herramientas y proponiendo su uso para mejorar y crear modelos de lenguaje.

Q & A

LM cocktail في الفيديو يشير إلى؟
-LM cocktail في الفيديو يشير إلى جزء من مشروع أكبر يسمى flag embedding، وهو يركز على检索增强型的大型语言模型 (LLMs).
ما هي الفوائد المحتملة لدمج نماذج الLM؟
-دمج نماذج الLM يمكن أن يساعد على تحسين أداء نموذج واحد ويُمكن استخدامه لتحسين أداء على مجال مستهدف دون تقليل القدرات العامة، كما يمكن استخدامه لإنشاء نموذج لمهام جديدة دون إعادة التدريب.
كيف يمكن استخدام LM cocktail لتحسين أداء النموذج؟
-LM cocktail يستخدم لدمج النماذج الأساسية والنموذجات المخصصة بشكل تلقائي باستخدام دالة بسيطة لحساب أوزان الدمج، مما يمكن أن يساعد على تحسين أداء النموذج في مجال مستهدف.
ما هي الخطوات الأساسية لتثبيت LM cocktail على نظام لينكس محلي؟
-الخطوات الأساسية تشمل إنشاء بيئة conda، تنزيل flag embedding repo، وتثبيت المتطلبات اللازمة باستخدام pip command.
ماذا يشير إلى المصطلح "retrieval augmented LLMs"؟
-retrieval augmented LLMs يشير إلى النماذج النحوية الكبيرة التي تم تحسينها مع القدرة على استرداد المعلومات (retrieval) لتحسين أداء التحليل النصي.
كيف يمكن لLM cocktail أن يساعد في توليد نموذج لمهام جديدة؟
-LM cocktail يمكن أن يساعد في توليد نموذج لمهام جديدة من خلال دمج نموذج مع البيانات دون الحاجة إلى إعادة التدريب، مما يمكن أن يوفر نموذجًا مخصصًا للبيانات المعطاة.
ما هي الأدوات الأخرى المذكورة في الفيديو التي يمكن استخدامها لدمج النماذج؟
-المُتحدث في الفيديو يشير إلى وجود أدوات أخرى مثل Merch K التي يمكن استخدامها لدمج النماذج، ولكن لم يتم ذكر المزيد من التفاصيل.
ماذا تعني العبارة "you can simply go ahead and um merge two models"؟
-العبارة تشير إلى أن الشخص يستطيع بسهولة دمج نموذجين معًا باستخدام LM cocktail، بغض النظر عما إذا كانت النماذج ذات البيانات ذات الصلة أم لا.
كيف يمكن لLM cocktail أن يساعد في تحسين أداء المهام التالية؟
-LM cocktail يمكن أن يساعد في تحسين أداء المهام التالية من خلال دمج النماذج الأساسية والمخصصة واستخدام البيانات المعطاة لحساب أوزان الدمج، مما يمكن أن يعزز الأداء في المهام المرتبطة بالبيانات.
ما هي المتطلبات الأساسية لتشغيل LM cocktail؟
-المتطلبات الأساسية لتشغيل LM cocktail تشمل وجود بيئة Python، نصب الحزم اللازمة، والحصول على رمز الوصول من Hugging Face لتحميل ودمج النماذج.
كيف يمكن لLM cocktail أن يساعد في تحسين الأداء لمهام التحليل النصي؟
-LM cocktail يساعد في تحسين الأداء لمهام التحليل النصي من خلال دمج النماذج الأساسية والمخصصة واستخدام البيانات المعطاة لتحسين الأداء في مجالات محددة دون تقليل القدرات العامة.
ماذا تشير العبارة "BGE is basically by General embedding model" إلى؟
-العبارة تشير إلى أن BGE (Basic General Embedding) هو نموذج استرداد عام يمكن استخدامه في دمج النماذج، مما يساعد على تحسين الأداء في المهام المتعلقة بالتحليل النصي.

Outlines

00:00

🤖 Introduction to Model Merging with LM Cocktail

The video begins with an introduction to model merging, emphasizing its fun and beneficial aspects. It focuses on a particular method called 'LM cocktail,' which is part of the larger 'flag embedding' project. This project is centered on retrieval augmented language models (LLMs), including long context LLMs, ranker models, benchmarks, and more. The LM cocktail specifically is used for fine-tuning models and can enhance the performance of a single model. The video also covers installing the tool on a local Linux system, showcasing the system's specifications, and creating a conda environment for clean and organized installations. It concludes with cloning the flag embedding repository and installing the necessary requirements using pip.

05:00

🔄 Merging Models and Data with Hugging Face Hub

This paragraph demonstrates how to merge models using the LM cocktail tool after logging into the Hugging Face Hub with a token. It explains the process of importing the necessary libraries, defining dummy data for context, and using commands to merge models with data. The video shows how to merge two specific models, 'meta LLM to 7 billion chat' and 'some LLM to AG news,' using the Hugging Face Hub. It also highlights the ability to perform a simple merge without data, merge embedding models, and even merge ranking models. The process is not instantaneous and requires time for downloading and merging the models. The video concludes by showcasing additional functionalities of the repository and encourages viewers to subscribe and share the content.

Mindmap

Keywords

💡model merging

Model merging refers to the process of combining multiple machine learning models into one to improve performance. In the context of the video, model merging is used to enhance the capabilities of language models by leveraging the strengths of different models. An example from the script is the merging of 'Llama to 7 billion' and 'Shakespeare to AG news' models.

💡LM cocktail

LM cocktail is a tool mentioned in the video that facilitates the fine-tuning and merging of language models. It is part of the larger project 'flag embedding' and is used to create nuanced combinations of models. The script illustrates its use by showing how to install and apply it for merging models with specific data sets.

💡flag embedding

Flag embedding is a broader project that includes LM cocktail and focuses on retrieval augmented language models. It aims to enhance model performance through various tools and techniques. The video discusses how flag embedding is related to the merging of models and how it can be beneficial for large language models and dense embedding models.

💡fine-tuning

Fine-tuning is a technique in machine learning where a pre-trained model is further trained on a specific task to improve its performance on that task. The video explains that LM cocktail makes fine-tuning of models more efficient, allowing for the creation of models tailored to specific tasks without the need for further fine-tuning.

💡retrieval augmented LLMs

Retrieval augmented language models are a type of AI model that combines retrieval mechanisms with language models to enhance their capabilities. The video discusses how flag embedding, which includes LM cocktail, is focused on such models and how they can benefit from the merging process.

💡Hugging Face Hub

The Hugging Face Hub is a platform for sharing and discovering machine learning models, particularly in the field of natural language processing. In the video, the Hugging Face Hub is used to access and merge different models, showcasing its utility in the model merging process.

💡virtual environments

Virtual environments are isolated spaces for Python projects, allowing developers to manage dependencies and versions separately for different projects. The video script describes creating a virtual environment named 'cocktail' using the conda tool, which helps keep the system organized and the dependencies for the LM cocktail project isolated.

💡pip install

Pip is a package manager for Python that allows users to install and manage software packages. In the context of the video, 'pip install' is used to install the necessary requirements for the LM cocktail project within the created virtual environment.

💡GPU

A GPU, or Graphics Processing Unit, is a type of processor that's optimized for handling complex mathematical calculations, often used in machine learning tasks. The video mentions using an Nvidia GPU with 10GB VRAM for the computationally intensive process of model merging.

💡merging weights

Merging weights refer to the process of calculating the contribution of each model in the merged model. The LM cocktail tool automates this process, allowing for the creation of a single model that combines the knowledge from multiple models, as illustrated in the video by merging models based on given data.

💡target domain

A target domain is a specific area or task that a machine learning model is designed to perform well on. The video discusses how the LM cocktail strategy can be used to improve a model's performance on a target domain without diminishing its general capabilities.

💡new tasks

In machine learning, new tasks refer to problems or domains that a model hasn't been trained on. The video highlights that LM cocktail can be used to generate models for new tasks without the need for additional fine-tuning, leveraging the knowledge from other models.

Highlights

Model merging is presented as a fun and beneficial process.

The concept of LM cocktail is introduced, which is part of the larger FLAG embedding project.

FLAG embedding focuses on retrieval augmented LLMs (Large Language Models).

LM cocktail is used for fine-tuning models, similar to crafting a nuanced cocktail.

Model merging can enhance the performance of a single model.

LM cocktail can be installed on a local Linux system.

The method automatically merges fine-tune models and base models using a function to compute merging weights.

LM cocktail is useful for large language models and dense embedding models.

It can improve performance on a target domain without decreasing general capabilities.

LM cocktail can generate a model for new tasks without fine-tuning.

The tool allows merging models with specific angles or datasets.

Merging with LM cocktail does not require further fine-tuning of the model.

The process of merging models and data is showcased with a demonstration.

A virtual environment named 'cocktail' is created for clean and separate installations.

Requirements for the project are installed using pip within the virtual environment.

Hugging Face Hub is used for logging in and merging models.

The merging process involves downloading models and can be time-consuming.

LM cocktail enables simple merges without data, embedding model merges, and ranking model merges.

The project is praised for its uniqueness and the ability to merge more than two models.

The presenter encourages viewers to subscribe and share the content for further assistance.