> 기술 주변기기 > 일체 포함 > GPT-3.5 또는 Jordan Llama 2 및 기타 오픈 소스 모델을 선택하시겠습니까? 종합적으로 비교해보면 답은 이렇습니다.

GPT-3.5 또는 Jordan Llama 2 및 기타 오픈 소스 모델을 선택하시겠습니까? 종합적으로 비교해보면 답은 이렇습니다.

WBOY
풀어 주다: 2023-10-16 18:45:05
앞으로
570명이 탐색했습니다.

다양한 작업에서 GPT-3.5와 Llama 2의 매개변수를 비교함으로써 어떤 상황에서 GPT-3.5를 선택하고 어떤 상황에서 Llama 2 또는 다른 모델을 선택하는지 알 수 있습니다.

분명히 GPT-3.5 토크는 매우 비쌉니다. 본 논문에서는 수동 토크 모델이 GPT-3.5 비용의 일부만으로 GPT-3.5 성능에 접근할 수 있는지 여부를 실험적으로 검증합니다. 흥미롭게도 그 신문은 그랬습니다.

SQL 작업과 함수 표현 작업의 결과를 비교한 결과, 논문에서는 다음과 같은 사실을 발견했습니다.

  • GPT-3.5가 두 데이터 세트(Spider 데이터 세트의 하위 세트 및 Viggo 함수 표현 데이터 세트의 하위 세트)에서 Lora 이후의 코드보다 우수합니다. ) Llama 34B의 성능이 약간 더 좋았습니다.

  • GPT-3.5의 교육 비용은 4~6배 더 높으며 배포 비용도 더 높습니다.

이 실험의 결론 중 하나는 초기 검증 작업에는 GPT-3.5가 적합하지만 이후에는 Llama 2와 같은 모델이 최선의 선택이 될 수 있다는 것입니다. 간단히 요약하자면:

  • 검증을 원하는 경우 특정 작업/데이터 세트에 대한 올바른 접근 방식을 해결하거나 완전 관리형 환경을 원하는 경우 GPT-3.5를 조정하세요.

  • 비용을 절약하고, 데이터 세트에서 최대 성능을 얻고, 인프라 교육 및 배포에 더 많은 유연성을 갖고, 일부 데이터를 원하거나 유지하고 싶다면 Llama 2 오픈 소스 모델과 같은 것을 사용하세요.

다음으로 논문이 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다.

아래 그림은 SQL 작업과 함수 표현 작업을 융합하도록 훈련된 Code Llama 34B와 GPT-3.5의 성능을 보여줍니다. 결과는 GPT-3.5가 두 작업 모두에서 더 나은 정확도를 달성한다는 것을 보여줍니다.

选择GPT-3.5、还是乔丹Llama 2等开源模型?综合比较后答案有了

하드웨어 사용량은 약 0.475달러인 A40 GPU를 사용했습니다.

选择GPT-3.5、还是乔丹Llama 2等开源模型?综合比较后答案有了

또한 실험에서는 무서운 데이터 세트에 매우 적합한 두 개의 데이터 세트, 즉 Spider 데이터 세트의 하위 세트와 Viggo 함수 표현 데이터 세트를 열거합니다.

GPT-3.5 모델과의 공정한 비교를 위해 최소한의 하이퍼 매개변수를 사용하여 Llama에 대한 실험을 수행했습니다.

이 기사의 실험에서 두 가지 주요 선택은 전체 매개변수 매개변수 대신 Code Llama 34B 및 Lora 매개변수를 사용하는 것입니다. ˚ 실험은 LoRa 슈퍼 매개변수 구성의 규칙을 크게 따릅니다. LoRA 로드는 다음과 같습니다.

选择GPT-3.5、还是乔丹Llama 2等开源模型?综合比较后答案有了SQL 프롬프트는 다음과 같습니다.

选择GPT-3.5、还是乔丹Llama 2等开源模型?综合比较后答案有了

디스플레이의 SQL 프롬프트 부분을 확인하세요. 전체 프롬프트를 보려면 원본 블로그를 확인하세요. 실험에서는 전체 Spider 데이터 세트를 사용하지 않았습니다. 구체적인 형식은 다음과 같습니다

department : Department_ID [ INT ] primary_key Name [ TEXT ] Creation [ TEXT ] Ranking [ INT ] Budget_in_Billions [ INT ] Num_Employees [ INT ] head : head_ID [ INT ] primary_key name [ TEXT ] born_state [ TEXT ] age [ INT ] management : department_ID [ INT ] primary_key management.department_ID = department.Department_ID head_ID [ INT ] management.head_ID = head.head_ID temporary_acting [ TEXT ]
로그인 후 복사

실험에서는 sql-create- 컨텍스트 데이터 세트와 Spider 데이터 세트. 모델에 제공되는 컨텍스트는 다음과 같은 SQL 생성 명령입니다:

CREATE TABLE table_name_12 (class VARCHAR, frequency_mhz VARCHAR, city_of_license VARCHAR)
로그인 후 복사

SQL 작업에 대한 코드 및 데이터 주소: https://github.com/samlhuillier/spider-sql-finetune

함수 표현 프롬프트의 예 아래와 같이: 提 함수는 디스플레이의 프롬프트 부분을 나타냅니다.

이 함수는 작업 코드와 데이터 주소를 나타냅니다: https://github.com/ samlhuillier/viggo-finetune选择GPT-3.5、还是乔丹Llama 2等开源模型?综合比较后答案有了

자세한 내용은 원본 블로그를 확인해주세요.

원본 링크:

https://ragntune.com/blog/gpt3.5-vs-llama2-finetuning?continueFlag=11fc7786e20d498fc4daa79c5923e198

위 내용은 GPT-3.5 또는 Jordan Llama 2 및 기타 오픈 소스 모델을 선택하시겠습니까? 종합적으로 비교해보면 답은 이렇습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

관련 라벨:
원천:jiqizhixin.com
본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
인기 튜토리얼
더>
최신 다운로드
더>
웹 효과
웹사이트 소스 코드
웹사이트 자료
프론트엔드 템플릿