В прошлом месяце вышли две интересных модели - Llama 3.1, улучшенная версия Llama 3, и Mistral Large 2.

Самое заметное отличие Llama 3.1 от предыдущих моделей - у нее есть версия 405B- 405 миллиардов обучаемых параметров. Это самая большая открытая языковая модель, и опубликованные метрики показывают ее производительность на уровне GPT-4. Тесты проводились как на общих бенчмарках, например MMLU, так и специализированных - на код и математику.

Для меня особенно интересными показались улучшенные мультиязычные возможности этой модели, так как я давно экспериментирую с обучением LLM на мультиязычных данных, моя последняя модель ruslandev/llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0 превзошла GPT-3.5 на русскоязычной версии бенчмарка MT-Bench.

Llama 3.1 поддерживает семь языков, кроме английского - французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский. Русского в списке нет, как легко заметить, но это не значит, что в корпусе базовой модели нет примеров на русском. Есть, и предостаточно, это становится очевидно при файнтюнинге. У меня есть мой собственный датасет для файнтюнинга ruslandev/tagengo-rus-gpt-4o, который я сгенерировал из преимущественно русскоязычных промптов датасета Tagengo с помощью GPT-4o.

Теперь о минусах модели Llama 3.1 - файнтюнинг 405B версии обойдется дорого, так как даже при сжатии в 4bit необходимо выделить около 200 ГБ VRAM для такой задачи. Поэтому я файнтюнил версию 8b на вышеупомянутом датасете, арендуя две видеокарты A100 на облачном сервисе immers.cloud. Но я не заметил особого превосходства версии 3.1 над третьей версией. Даже наоборот, я столкнулся с несколькими проблемами - например, 3.1 после файнтюнинга на моем датасете показала тенденцию прерывать генерацию, не завершив ответ - до причины я так и не докопался, но у Llama 3 такой проблемы не было. 

Кстати, если вам тоже кажется неподъемной версия 405B для запуска на своем железе, стоит обратить внимание на модель Mistral Large 2, которая вышла почти одновременно с Llama 3.1. У этой модели 123 миллиарда параметров - в три с лишним раза меньше, чем у Llama 3.1 405B. Но вот интересные результаты бенчмарков, по которым можно сравнить эти две модели. 

Мистраль побеждает ламу на MT-Bench:

А также на задачах по генерации кода и математике:

При этом очевидно, что инференс Mistral Large 2 обходится дешевле.

Я еще не пробовал файнтюнинг Mistral - у Llama, на мой взгляд, больше инструментов для этого, включая официальные скрипты llama-recipes, которые поддерживают FSDP - Fully-Sharded Data Parallel, эффективный способ распределенного файнтюнинга, когда на нескольких видеокартах параллелятся не только данные (в отличие от DDP - Distributed Data Parallel), но и параметры и градиенты модели.

Так что по крайней мере 8B версия llama 3 и 3.1 остается отличным материалом для ИИ разработки, при ее легковесности и высокой производительности.