Merge LLMs using Mergekit: Create your own Medical Mixture of Experts

AI Anytime

6 Mar 202422:19

Summary

TLDRفي هذا الفيديو، يتم استعراض كيفية دمج نماذج اللغة الكبيرة باستخدام أدوات Merge Kit، مع التركيز على نموذج Mixture of Experts (MoE). يتم شرح كيفية تكامل النماذج المختلفة مثل Biomed Mistral 7B و Meditron لتحسين الأداء في مجال الطب. يشمل الفيديو إرشادات حول كيفية إعداد النماذج، دمجها، ودفعها إلى منصة Hugging Face، مع تقديم نصائح للمشاهدين حول كيفية تحسين النماذج الطبية وتحقيق أفضل النتائج. في النهاية، يتم تشجيع المشاهدين على الإعجاب بالفيديو والاشتراك بالقناة.

Takeaways

😀 إعداد بيئة العمل باستخدام GPU مثل A100 وتثبيت الأدوات اللازمة مثل Runpod أو Colab Pro.
😀 استنساخ مستودع MergeKit من GitHub واستخدامه لدمج النماذج الكبيرة.
😀 تثبيت التبعيات الضرورية وتحديث المكتبات مثل مكتبة Transformers.
😀 دمج نموذج أساسي مثل Biom Mistral 7B مع نماذج خبراء مثل Meditron 7B لتحسين الأداء في المجال الطبي.
😀 استخدام البيانات ذات النوعية العائمة (float16) لتحسين الكفاءة وتحسين استخدام الذاكرة.
😀 رفع النموذج المدمج إلى Hugging Face لتسهيل الوصول إليه وإتاحته للاستخدام اللاحق.
😀 تطبيق نموذج مزيج الخبراء (MoE) لتحسين الدقة في المهام الطبية مثل التعرف على الكيانات الطبية.
😀 التفاعل مع نماذج مختلفة واستخدام أدوات بايثون مثل 'pipeline' لإجراء الاستدلال باستخدام النماذج المدمجة.
😀 الوصول إلى البيانات الطبية ومعالجتها بشكل أكثر دقة باستخدام النماذج المدمجة المخصصة لهذا الغرض.
😀 تشجيع المشاهدين على الاشتراك في القناة ودعم المحتوى من خلال الإعجاب والتعليق.
😀 توفير وسائل التواصل الاجتماعي للمشاهدين للتفاعل مع القناة وطرح الأسئلة أو تقديم الملاحظات.

Q & A

ما هو الهدف من دمج النماذج الكبيرة في فيديو دمج MoE؟
-الهدف من دمج النماذج الكبيرة هو تحسين الأداء من خلال الجمع بين العديد من النماذج المتخصصة في مجالات معينة، مما يسمح للنموذج بالاستفادة من مجموعة متنوعة من الخبرات والتخصصات دون الحاجة لتدريب نموذج واحد ضخم.
ما هي النماذج التي تم دمجها في الفيديو؟
-تم دمج نموذج Mistral 7B كنموذج أساسي ونموذج Meditron 7B كنموذج خبير، حيث يعزز كل منهما التخصصات الطبية.
ما هي الخطوات الأساسية التي يجب اتباعها لدمج النماذج باستخدام MergeKit؟
-الخطوات الأساسية تشمل: تحميل مستودع MergeKit، تثبيت المتطلبات الأساسية، تكوين النماذج، ثم دمج النماذج باستخدام ملف YAML، وأخيراً رفع النموذج المدمج إلى Hugging Face.
ما هو دور MergeKit في دمج النماذج؟
-MergeKit هو أداة تساعد في دمج النماذج المتعددة إلى نموذج واحد من خلال استخدام تقنية مزيج الخبراء، مما يحسن كفاءة ودقة النماذج المتخصصة.
لماذا يتم استخدام النماذج الطبية مثل Meditron في هذا الفيديو؟
-يتم استخدام نماذج طبية مثل Meditron لتحسين التطبيقات المتعلقة بالرعاية الصحية، مثل توليد النصوص الطبية وتحليل المعلومات الطبية من خلال الاستفادة من خبرات النماذج المتخصصة.
كيف يتم رفع النموذج المدمج إلى Hugging Face؟
-بعد دمج النماذج، يتم استخدام الأدوات المناسبة لدفع النموذج إلى منصة Hugging Face، حيث يمكن الوصول إليه واستخدامه لأغراض استنتاج النصوص أو التطبيقات الأخرى.
ما هي أهمية استخدام دقة النقطة العائمة 16 في دمج النماذج؟
-استخدام دقة النقطة العائمة 16 يقلل من حجم الذاكرة المطلوبة ويزيد من سرعة المعالجة، مما يجعل التعامل مع النماذج الكبيرة أكثر كفاءة.
ما هو الفرق بين النموذج الأساسي ونموذج الخبير في الفيديو؟
-النموذج الأساسي هو النموذج العام الذي يتم تدريبه على مجموعة واسعة من البيانات، بينما نموذج الخبير متخصص في مجال معين مثل الطب، ويمكن دمجه مع النماذج الأخرى لزيادة دقته وكفاءته.
هل هناك حاجة لموارد حسابية كبيرة لدمج النماذج؟
-نعم، يتطلب دمج النماذج موارد حسابية كبيرة، مثل معالج الرسومات A100، لضمان الأداء الأمثل عند معالجة النماذج الكبيرة.
كيف يتم اختبار النموذج المدمج بعد رفعه إلى Hugging Face؟
-بعد رفع النموذج المدمج إلى Hugging Face، يتم اختباره عن طريق تحميله وتشغيله على بيانات حقيقية لتوليد نصوص أو تحليل محتوى، مثل النصوص الطبية.