Install Stable Code Instruct 3b Locally - Best Small Coding Model

Fahd Mirza

26 Mar 202410:21

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、Stability AIから新たにローカルにインストールできるモデル「Stable Code Instruct 3 Billion」について紹介されています。このモデルは、公開されているデータセットや合成データセットを使用してDPO（Direct Preference Optimization）を用いてトレーニングされており、人間好みに合致するように細かく調整されています。ビデオでは、このモデルのインストール方法と、SQLやプログラミング問題に対するモデルのパフォーマンスを示す実例が紹介されています。また、教育的な内容として、エラーハンドリングやSQLインジェクションの防止策についても説明されています。

Takeaways

🤖 新しいStable AIのモデル「Stable Code Instruct 3 Billion」が紹介されました。
📈 モデルは2.7億パラメーターのデコーダーのみで、Stable Code 3 Billionから調整されています。
🔍 DPO（Direct Preference Optimization）技術が使用され、微調整中のハイパーパラメーターの調整を簡素化しました。
🌐 モデルは公的に利用できるデータセットと合成データセットを訓練しており、人間のお好みに合わせて調整されています。
🔗 Hugging Faceのページにモデルに関する情報が掲載されており、ビデオの説明にも共有されています。
💻 インストール方法としてLM Studioを使用してモデルをローカル環境に設置する方法が紹介されました。
🎯 モデルは一般的なコード、会話、SQL関連の生成、そして単一ターン対話などのタスクに利用できます。
📊 モデルはBig Code Evaluation Harnessを使用して複数のプログラミング言語でのテストを経て、高い性能を示しています。
🚫 商用製品や目的で使用する場合は、Stable AIに連絡してライセンスを確認する必要があります。
🧠 モデルはデータベーススキーマの設計、SQLクエリの生成、クラス階層の設計など、高度なソフトウェアエンジニアリングタスクに対応しています。
🛠️ モデルはSQLインジェクションの防止策についても説明しており、セキュリティに関する問題にも対応しています。

Q & A

このスクリプトで紹介されている新しいモデルは何をベースに训练されましたか？
-この新しいモデルは、公開されているデータセットと合成データセットの混合物を使用して训练されました。
Direct Preference Optimization (DPO) とは何ですか？
-Direct Preference Optimization (DPO) は、ファインチューニングやハイパーパラメータの調整を必要としない、安定性と計算的に軽量なフレームワークまたは手法です。
このモデルが示すパフォーマンスはどのくらいの水準ですか？
-このモデルは、類似サイズのモデルと比較して、複数のプログラミング言語でのテストとBig Code Evaluation Harnessを使用して、最高のパフォーマンスを示しています。
このモデルはどのようなタスクに適用できますか？
-このモデルは、一般的なコード、ソフトウェアエンジニアリング、会話、SQL関連の生成、単一ターン対話などのタスクに適用できます。
このモデルを使用するためにはどのようなライセンス条件が適用されますか？
-このモデルは非商用研究コミュニティライセンスで提供されており、商用製品や目的に使用する場合は、Stability AIに連絡する必要があります。
LM Studio とは何ですか？
-LM Studio は、このモデルのインストールを目的として使用されるツールです。
このモデルをローカルにインストールするためにはどのようなハードウェアが推奨されていますか？
-このモデルをインストールするためには、16GB VRAM 以上のGPUカードと32GB以上のGPUメモリを持つWindowsシステムが推奨されています。
このモデルが生成したデータベーススキーマはどのようになっていますか？
-このモデルが生成したデータベーススキーマは、顧客、製品、注文、注文詳細のテーブルを含み、適切な関係と制約が定義されています。
このモデルはSQLクエリの最適化についてどの程度理解していますか？
-このモデルは、SQLクエリの最適化について理解しており、インデックスの使用やORDER BY句の改善などのステップを提案できます。
このモデルはエラーハンドリングと例外処理について理解していますか？
-はい、このモデルはPython Flaskフレームワークを使用したWebアプリケーションのエラーハンドリングと例外処理について理解しており、提案することもできます。
SQLインジェクションを防ぐためにどのような戦略を提案していますか？
-このモデルはSQLインジェクションを防ぐために、パラメーター化クエリの使用や他の技術を提案しています。

Outlines

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🚀 Stable Code Instruct 3 Billion の導入

このパラグラフでは、Stability AIが開発したStable Code Instruct 3 Billion、2.7億パラメーターのデコーダのみの言語モデルの紹介と、ローカルでのインストール方法について説明しています。このモデルは、公開データセットと合成データセットを使用してDPO（Direct Preference Optimization）を利用し、微調整を行いました。DPOは、言語モデルのサンプリングやハイパーパラメーターチューニングを不要にし、人間の好みに合わせて言語モデルを微調整する際の新たなフレームワークです。このモデルは、複数のプログラミング言語にわたる様々な指標で、同規模のモデルと比較して最先端のパフォーマンスを実現しています。また、汎用コード生成、ソフトウェアエンジニアリング、SQL生成と会話など、様々なタスクに適用可能です。非商用の研究コミュニティライセンスが付与されており、商用目的での使用にはStability AIへの連絡が必要です。

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🔍 モデルの実用性テスト

このセクションでは、Stable Code Instruct 3 BillionモデルのSQL生成能力とソフトウェア設計原則に関する理解度をテストしています。まず、簡単なeコマースプラットフォームのリレーショナルデータベーススキーマ設計から始め、従業員名の取得、顧客と注文した製品名の取得、各製品カテゴリーの総売上の計算など、複数のSQLクエリの生成に成功しています。また、単純な銀行システムのクラス階層設計、SQLクエリの最適化、ウェブアプリケーションでのエラー処理、SQLインジェクション攻撃の防止戦略についても、モデルが有効な解決策を提供していることを示しています。これらのテストは、モデルがSQL関連のタスクやソフトウェアエンジニアリングの原則に関する深い理解を持っていることを証明しています。

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📣 最終的な考察と呼びかけ

最後のパラグラフでは、作者がStable Code Instruct 3 Billionモデルの優れた機能と性能について総括し、視聴者にこのモデルを試すことを強く推奨しています。モデルのリンクが動画説明文に含まれており、視聴者はそれを通じてさらに詳しい情報を得ることができます。作者は、コンテンツが気に入った場合はチャンネルの購読や動画の共有を促し、視聴者のサポートを求めています。この呼びかけは、知識の共有とコミュニティの成長を促すことを目的としています。

Mindmap

Keywords

💡Stability AI

Stability AIは、このビデオスクリプトで言及されている非営利研究コミュニティ・ライセンスを持つ企業です。この会社は、高品質な言語モデルを研究開発しており、この動画では彼らの製品の一つであるstable code instruct 3 billion parameter modelについて説明されています。

💡Direct Preference Optimization (DPO)

DPOは、言語モデルを微調整するための計算的に軽量なフレームワークや方法論です。この手法を使うことで、微調整やハイパーパラメータの調整を大幅に削減することができ、より効率的に言語モデルを改善することができます。

💡Language Model

言語モデルは、自然言語処理技術において、文を生成したり、予測したりするアルゴリズムです。この動画では、stable code instruct 3 billion parameter modelという言語モデルを使用して、プログラミングの問題やSQLクエリの作成など、様々なタスクをこなすことが可能です。

💡Fine-tuning

ファインチューニングは、既存の機械学習モデルを特定のタスクやデータセットに適応させるために使用される技術です。このプロセスでは、モデルは新しいデータや目標機能に曝露され、より特定の任務に適した性能を発揮できるように調整されます。

💡Computationally Lightweight

計算的に軽量なフレームワークとは、リソースの消費が少なく、高速で効率的な計算処理を可能とするアルゴリズムや技術のことを指します。この動画で取り上げたDPOは、計算的に軽量な方法で言語モデルを微調整することができます。

💡SQL Injection

SQLインジェクションは、データベースを攻撃する際に使用される一种のセキュリティ攻撃技術です。攻撃者は、SQLコードを仕掛けることでデータベースから情報を盗んだり、操作したりすることができます。この動画では、SQLインジェクションを防ぐための技術や方法が説明されています。

💡Database Schema

データベーススキーマは、データベース構造を定義するブループリントのようなものです。スキーマは、テーブル、フィールド、リレーションシップ、および制約などの要素を含み、どのようにデータが保存されるかを決定します。

💡Class Hierarchy

クラス階層は、オブジェクト指向プログラミングにおいて、クラスがどのように関連しているかを示す構造です。クラスは、他のクラスから派生し、属性やメソッドを継承することができます。この動画では、銀行システムのクラス階層が設計されています。

💡Error Handling

エラーハンドリングは、ソフトウェア開発において、エラーや異常が発生した際に、プログラムの実行を継続可能にするためのプログラミング技術です。エラーハンドリングは、プログラムの安定性を高め、ユーザーに良好な体験を提供するのに役立ちます。

💡Software Engineering

ソフトウェア工学は、ソフトウェアシステムの設計、開発、テスト、および保守を行う科学的なアプローチを指します。ソフトウェア工学は、システムの品質と効率を向上させるために、厳密なプロセスとベストプラクティスを導入することに焦点を当てています。

Highlights

介绍如何本地安装来自Stability AI的新模型，该模型是稳定代码指令3亿参数模型的精简版，仅含2.7亿参数。

该模型使用直接偏好优化（DPO）进行训练，这是一种稳定、高效且计算上轻量级的框架，用于在微调或执行重要超参数调整时消除对语言模型采样的需求。

DPO能够根据人类偏好微调语言模型，甚至在控制生成情感和提高响应质量方面超越了基于POPO的RLH方法。

模型经过微调，可用于多项任务，如通用代码、软件工程、对话以及SQL相关生成和对话。

模型仅支持英文，并且是从稳定的代码3亿模型中微调而来。

Stability AI提供的是非商业性研究社区许可，若要用于商业产品或目的，需联系Stability AI。

展示了如何使用LM Studio工具安装模型，并说明了系统配置，包括一张16GB VRAM的GPU卡。

通过LM Studio搜索并加载模型，设置CPU和GPU加速，并重新加载模型。

模型被用来设计一个简单的电子商务平台的数据库架构，包括客户、产品、订单和订单详情表，并确保定义了适当的关系和约束。

模型成功生成了数据库架构，并提供了详细的说明，展示了其在SQL和软件设计原则上的能力。

模型能够编写SQL查询，如从员工表中检索所有员工姓名的简单查询。

模型还能处理更复杂的SQL查询，例如使用内连接从客户和订单表中检索客户姓名和他们订购的产品。

模型展示了优化SQL查询以提高性能的能力，包括使用索引和排序。

模型能够设计一个简单的银行系统的类层次结构，考虑了继承、封装和多态等面向对象编程原则。

模型理解并能够讨论错误处理和异常处理，特别是在使用Python Flask框架构建的Web应用程序中。

模型提供了防止SQL注入攻击的策略，并提供了可用于减轻此类攻击的技术示例。

视频作者认为这是他见过的最好的模型之一，特别是在SQL和一些通用软件工程原则上，推荐给寻找小型本地私有编码模型的人。