Machinelearning

🌟 Bamba-9B: эффективная Hybrid Mamba2 модель.

Bamba-9B - модель, разработанная IBM, Princeton, CMU и UIUC на основе полностью открытых данных. Модель демонстрирует улучшение пропускной способности в 2.5 раза и снижение задержки инференса в 2 раза по сравнению с Transformers в vLLM. Bamba-9B доступна для использования в HF Transformers, vLLM, TRL и llama.cpp.

Bamba-9B использует уникальный распределенный, не сохраняющий состояние data loader, обеспечивающий бесшовное возобновление работы, автоматическое масштабирование, потоковую передачу данных с zero-overhead for shuffling.

Модель основана на архитектуре NVIDIA hybrid Mamba2, но с некоторыми изменениями. Bamba-9B имеет 32 слоя, из которых 3 полноценных слоя внимания и 29 слоев Mamba2, в то время как NVIDIA hybrid Mamba2 имеет 29 слоев, из которых 4 слоя внимания и 25 слоев Mamba2.

Bamba-9B была обучена на 2.2T токенов с датасетом Dolma v1.7 на первом этапе и FineWeb-edu и Cosmopedia на втором.

По проведенным замерам, средняя производительность Bamba-9B почти сравнима с Llama 3.1 8B (45.53 против 44.68), при том что Llama 3.1 8B была обучена на 7x большем объеме данных.

Bamba-9B превзошла Olmo 7B, обученную на идентичном количестве токенов и наборах данных. В сравнении с другими моделями на базе Mamba/Mamba2, Bamba-9B показывает хорошие результаты, при этом обеспечивая значительное улучшение (до 5x) эффективности логического вывода.

▶️ Планы разработчиков на дальнейшее развитие Bamba:

🟠увеличение длины контекста модели Bamba-9B (сейчас - 4096);
🟠улучшение модели путем обучения на дополнительных данных и точной настройки на наборах данных SFT.

▶️ Опубликованный набор моделей:

🟢Bamba 9B - финальная версия модели после 2-х этапов обучения
🟢Bamba 9B 2T - чекпоинт после 1 этапа трейна с датасетом Dolma v1.7
🟠Bamba 9B 1.8T - промежуточный чекпоинт 1 этапа обучения

🟢Bamba 9B FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B
🟢Bamba 9B 2T FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B 2Т
🟠Bamba 9B 1.8T FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B 1.8Т

▶️Пример инференса на Transformers с Bamba-9B:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ibm-fms/Bamba-9B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-fms/Bamba-9B")

message = ["Mamba is a snake with following properties  "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False)
response = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Набор моделей
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Bamba #IBM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤16👍14🔥5

www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/6406

14.3K viewsDec 19, 2024 at 12:00

🌟 Bamba-9B: эффективная Hybrid Mamba2 модель.

Bamba-9B - модель, разработанная IBM, Princeton, CMU и UIUC на основе полностью открытых данных. Модель демонстрирует улучшение пропускной способности в 2.5 раза и снижение задержки инференса в 2 раза по сравнению с Transformers в vLLM. Bamba-9B доступна для использования в HF Transformers, vLLM, TRL и llama.cpp.

Bamba-9B использует уникальный распределенный, не сохраняющий состояние data loader, обеспечивающий бесшовное возобновление работы, автоматическое масштабирование, потоковую передачу данных с zero-overhead for shuffling.

Модель основана на архитектуре NVIDIA hybrid Mamba2, но с некоторыми изменениями. Bamba-9B имеет 32 слоя, из которых 3 полноценных слоя внимания и 29 слоев Mamba2, в то время как NVIDIA hybrid Mamba2 имеет 29 слоев, из которых 4 слоя внимания и 25 слоев Mamba2.

Bamba-9B была обучена на 2.2T токенов с датасетом Dolma v1.7 на первом этапе и FineWeb-edu и Cosmopedia на втором.

По проведенным замерам, средняя производительность Bamba-9B почти сравнима с Llama 3.1 8B (45.53 против 44.68), при том что Llama 3.1 8B была обучена на 7x большем объеме данных.

Bamba-9B превзошла Olmo 7B, обученную на идентичном количестве токенов и наборах данных. В сравнении с другими моделями на базе Mamba/Mamba2, Bamba-9B показывает хорошие результаты, при этом обеспечивая значительное улучшение (до 5x) эффективности логического вывода.

▶️ Планы разработчиков на дальнейшее развитие Bamba:

🟠увеличение длины контекста модели Bamba-9B (сейчас - 4096);
🟠улучшение модели путем обучения на дополнительных данных и точной настройки на наборах данных SFT.

▶️ Опубликованный набор моделей:

🟢Bamba 9B - финальная версия модели после 2-х этапов обучения
🟢Bamba 9B 2T - чекпоинт после 1 этапа трейна с датасетом Dolma v1.7
🟠Bamba 9B 1.8T - промежуточный чекпоинт 1 этапа обучения

🟢Bamba 9B FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B
🟢Bamba 9B 2T FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B 2Т
🟠Bamba 9B 1.8T FP8 - квантованная с помощью llm-compressor версия Bamba 9B 1.8Т

▶️Пример инференса на Transformers с Bamba-9B:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ibm-fms/Bamba-9B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-fms/Bamba-9B")

message = ["Mamba is a snake with following properties  "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False)
response = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])