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

Fahd Mirza

13 May 202412:38

Summary

TLDR视频介绍了新发布的G模型，它是之前Y模型的升级版，具有更强的编程、数学推理和指令跟随能力。G模型有34亿、9亿和6亿三种规模，视频作者选择了6亿规模的模型进行本地安装和测试。G模型在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现出色。视频详细展示了安装过程，包括环境设置、模型下载和运行测试，最后通过几个问题测试了模型的性能，包括语言生成、逻辑推理和道德判断，结果令人印象深刻。

Takeaways

🚀 新的G模型发布，是XI模型的升级版本，具有不同大小的版本。
📈 G 1.5是G的升级版，拥有500亿高质量语料库的预训练和300万多样化微调样本的微调。
💪 G 1.5在编码、数学推理和指令跟随方面表现更强。
🔧 将在本地系统上安装G模型，并在基准测试上进行测试。
🏆 G模型在语言理解、常识推理和阅读理解方面保持了卓越的能力。
📦 G模型有三种版本：34亿、9亿和6亿参数，视频中将安装6亿参数版本。
🔑 需要至少16GB的VRAM来安装6亿参数版本的G模型。
📝 G模型的许可证是Apache 2.0，是首次以Apache 2.0许可证发布的G模型。
🛠️ 演示了如何在本地系统上创建环境、克隆代码库、安装依赖和运行G模型。
📈 展示了G模型在不同基准测试中的表现，特别是在34亿参数版本中的表现。
🎯 通过实际示例展示了G模型在回答问题、编码、语言理解和数学推理方面的能力。
🔒 模型在面对不当请求时，如破解汽车，表现出了道德和法律意识，拒绝提供解决方案。

Q & A

新发布的G模型有哪些升级特性？
-G模型的1.5版本是G的升级版，它在编码、数学推理和指令跟随能力上表现更强，这得益于它在500亿个高质量语料上的连续预训练以及在300万个多样化微调样本上的微调。
G模型有哪些不同的版本？
-G模型有三种不同的版本，分别是34亿参数的版本，9亿参数的版本和6亿参数的版本。
为什么选择安装6亿参数的G模型版本？
-选择安装6亿参数的版本是因为该版本至少需要16GB的VRAM，而视频中的系统恰好有一张22GB VRAM的GPU卡，因此适合安装。
G模型的许可证类型是什么？
-G模型的许可证是Apache 2，这是G模型首次以Apache 2许可证发布，这被认为是对社区的一项重大贡献。
如何在本地系统上安装G模型？
-首先需要创建一个K环境以保持环境的清洁，然后克隆G模型的代码库并安装所有依赖项，最后通过指定模型路径和分词器来下载并加载模型。
G模型在语言理解、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优秀的能力。
G模型在哪些基准测试中表现突出？
-G模型的34亿参数版本在大多数基准测试中与更大的模型相当或更优，而9亿参数版本在同样大小的开源模型中也是顶尖的表现者。
如何使用G模型生成关于“幸福”的定义？
-通过将问题“什么是幸福？”传递给模型，并使用分词器将问题转换为令牌，然后通过模型生成响应，可以得到关于幸福的高质量定义。
G模型在解决编码问题时的表现如何？
-G模型能够快速准确地解决编码问题，生成的代码质量很高。
G模型在遵循指令生成句子时的表现如何？
-在遵循特定指令生成句子的任务中，G模型有时会不完全按照指令执行，例如在生成以'美丽'结尾的句子任务中，模型未能完全遵循指令。
G模型如何处理不恰当的请求，例如请求破解汽车？
-G模型会拒绝执行不恰当的请求，例如破解汽车，并提供合法和安全的替代方案，如联系锁匠或使用汽车钥匙提取工具。
G模型在解决数学问题时的表现如何？
-G模型能够正确解决数学问题，并提供详细的解题思路，遵循正确的数学运算顺序。

Outlines

00:00

🚀 G模型升级版介绍及安装

视频介绍了G模型的1.5版本，这是对先前G模型的升级，具有在500亿个token上的持续预训练和在300万个多样化微调样本上的微调。G 1.5在编码、数学推理和指令跟随方面表现更强。视频作者计划在本地系统上安装6亿参数版本的G模型，因为其需要至少16GB的VRAM，而作者的GPU卡可以满足这一需求。此外，提到了G模型的许可证是Apache 2.0，这是首次以Apache 2.0许可证发布的G模型，对开源社区是一个巨大的贡献。接着，作者展示了在本地系统上的安装过程，包括创建K环境、克隆G模型的代码库、安装依赖项以及下载模型。

05:02

🤖 G模型的功能测试与响应展示

在安装完成后，作者对G模型进行了功能测试。首先，他提出了一个关于幸福的哲学问题，G模型给出了一个全面而深刻的回答，展现了其在语言理解和情感表达方面的能力。接着，作者测试了G模型的编码能力，模型同样给出了高质量的代码。然后，作者尝试了一个语言生成任务，要求模型写10个以“美丽”结尾的句子，但模型未能完全遵循指令。最后，作者提出了一个逻辑问题，关于一个倒置的花瓶和球的位置，G模型正确地推断出球会落在咖啡桌上。

10:04

🔓 G模型的道德判断与数学解题能力

作者继续测试G模型的道德判断能力，通过提出一个关于如何进入自己丢失钥匙的汽车的问题。G模型展现了其道德约束，建议寻求合法途径解决问题，如联系锁匠或使用汽车钥匙提取工具，而不是非法入侵。此外，作者还测试了G模型的数学解题能力，模型通过遵循正确的数学运算顺序，成功解决了一个简单的数学表达式。视频最后，作者对G模型的表现给予了高度评价，并鼓励观众订阅频道和分享视频。

Mindmap

Keywords

💡G模型

G模型指的是由XI公司发布的一系列人工智能语言模型。在视频中，G模型被描述为经过升级的版本，拥有不同的规模和尺寸。G 1.5是G的升级版，它在500亿个高质量token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。视频中提到G模型在编码、数学推理和指令遵循能力方面有更强的表现。

💡预训练

预训练是指在大量数据上训练模型的初始阶段，以便模型能够学习到通用的语言模式和知识。在视频中，G 1.5模型在500亿个token的高质量语料库上进行了预训练，这有助于提高其在语言理解、常识推理和阅读理解等方面的能力。

💡微调

微调是一种机器学习技术，它涉及在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以提高其在该任务上的性能。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，这有助于模型在特定任务上表现更好。

💡语言理解

语言理解是指模型对自然语言文本的理解和解释能力。视频中提到G模型在语言理解方面保持了优秀的能力，这是衡量人工智能模型性能的关键指标之一。

💡常识推理

常识推理是指模型使用普遍接受的知识或逻辑来解决问题或理解文本的能力。在视频中，G模型被提及在常识推理方面表现出色，这是评估其智能水平的一个重要方面。

💡阅读理解

阅读理解是指模型能够理解并解释文本内容的能力。视频中提到G模型在阅读理解方面具有优秀的能力，这表明模型能够处理和理解复杂的文本信息。

💡Apache 2

Apache 2是一种广泛使用的开源许可证，允许用户自由使用、修改和分发软件，同时保留对原始作者的归属。视频中提到G模型是第一个以Apache 2许可证发布的版本，这表明其源代码是开放的，可以供社区自由使用和贡献。

💡本地系统

本地系统指的是用户自己的计算机或服务器，与远程服务器或云服务相对。视频中提到在本地系统上安装G模型，这涉及到在用户的计算机上设置环境并运行模型。

💡GPU

GPU（图形处理单元）是一种专门设计用于处理图形和图像计算的硬件。在视频中，提到安装G模型的系统需要至少16GB的VRAM（视频随机存取存储器），这通常与GPU相关联，因为GPU提供了必要的计算能力来运行复杂的AI模型。

💡模型下载

模型下载指的是从服务器获取AI模型文件并存储到本地系统的过程。视频中描述了下载G模型的过程，包括指定模型路径和使用GPU进行下载，这是运行模型前的必要步骤。

💡响应生成

响应生成是指AI模型根据输入的提示或问题生成答案或响应的过程。视频中展示了G模型生成关于幸福定义的响应，以及解决数学问题和理解逻辑问题的能力，展示了模型的多功能性和智能性。

Highlights

新G模型发布，具有多种尺寸版本。

G 1.5是G的升级版，预训练使用了高质量的5000亿个token。

G 1.5在编程、数学推理和指令遵循方面表现更强。

G模型在语言理解、常识推理和阅读理解方面保持优秀能力。

G模型有34亿、9亿和6亿三种规模版本。

6亿版本的G模型需要至少16GB的VRAM。

G模型的许可证为Apache 2.0，是首次开源。

在本地系统上安装G模型需要创建K环境。

使用Python 3.11及以上版本安装G模型。

通过克隆G模型的代码库来安装所有依赖。

使用pip install安装G模型的依赖。

下载并加载G模型需要指定模型路径和tokenizer。

G模型下载和安装过程可能需要较长时间。

G模型能够快速生成关于“幸福”的定义。

G模型在编程问题上给出了高质量的解答。

G模型在遵循指令方面存在一些不足。

G模型能够理解并回答关于物理位置的问题。

G模型在道德和法律问题上表现出责任感。

G模型在解决简单数学问题时展示了清晰的思考过程。

尽管G模型在某些问题上表现不佳，但整体上令人印象深刻。