ERNIE 4.5

ERNIE 4.5は、バイドゥがPaddlePaddleフレームワークに基づいて開発したオープンソースの大規模モデル群であり、0.3Bから424Bパラメータまでの幅広いモデルをカバーし、テキスト処理、画像生成、マルチモーダルタスクをサポートする。ERNIE 4.5は、Mixed Expertise（MoE）アーキテクチャを採用し、モバイルデバイスから高性能サーバーまで、幅広いシナリオで計算効率を最適化します。このモデルは、数学的推論、命令追従、世界知識記憶などのタスクにおいて類似モデルを凌駕しており、PaddlePaddleはERNIEKitツールキットを提供してモデルのトレーニング、圧縮、デプロイをサポートし、開発への障壁を下げています。

機能一覧

• マルチモーダルなタスクに対応し、テキスト、画像、視覚と言語が混在した入力に対応。
• 0.3Bから424Bのパラメータまで、さまざまなハードウェアに対応する幅広いモデルが用意されている。
• モデルのトレーニング、微調整、圧縮をサポートするERNIEKitツールキットの統合。
• 大規模モデルの推論と展開を最適化するFastDeployツールを提供します。
• 複雑なタスク処理に適した8Kロングシーケンストレーニングをサポート。
• ハギング・フェイスのモデルダウンロードに対応し、モデル取得を簡素化。
• AIStudioによるオンライン開発環境は、迅速な実験と展開をサポートします。

ヘルプの使用

インストールと環境設定

ERNIE 4.5モデルを使用するには、まずPaddlePaddleフレームワークとERNIEKitツールキットをインストールする必要があります。以下に詳細なインストール手順を示します：

1. PaddlePaddleのインストール
   ハードウェア環境に合わせて、GPUまたはCPUのバージョンを選択してください。以下のコマンドを実行してインストールします：

   # GPU 版本
   pip install --upgrade paddlepaddle-gpu
   # CPU 版本
   pip install --upgrade paddlepaddle
   

   Python 3.8以降を推奨し、最新バージョンのpipがシステムにインストールされていることを確認すること。

2. ERNIEKitのインストール
   GitHubからERNIEリポジトリをクローンし、ERNIEKitをインストールする：

   git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
   cd ERNIE
   pip install -r requirements.txt
   

   ERNIEKitはモデルの学習と圧縮を提供し、インストール後に設定済みのスクリプトで直接使用することができます。

3. ダウンロードモデル
   ERNIE 4.5モデルはHugging Faceからダウンロードできます。例として0.3Bモデルを使用しています：

   huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --local-dir baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle
   

   ダウンロード後、モデルファイルはローカルでの学習や推論のために指定したディレクトリに保存される。

4. AIStudio環境の設定（オプション）
   インタビュー AIStudioAIStudioはPaddlePaddleがプリインストールされたクラウドコンピューティングパワーを提供し、迅速なテストと展開を可能にします。

主な機能

1.モデルトレーニング

ERNIE 4.5は、非常に長い配列（8K）に対する教師付き微調整（SFT）をサポートしています。0.3Bモデルを例として、以下のコマンドを実行してください：

erniekit train examples/configs/ERNIE-4.5-0.3B/sft/run_sft_8k.yaml

設定ファイル run_sft_8k.yaml モデルのパラメータとトレーニング設定が含まれており、GitHubリポジトリの examples/configs カタログ。ユーザーは必要に応じて、学習率、バッチサイズ、その他のパラメーターを変更することができる。トレーニングには、少なくとも16GBのビデオメモリを搭載したGPUが必要で、NVIDIA A100以上を推奨。

2.マルチモーダルなタスク

ERNIE 4.5はテキストと画像の混在入力をサポートしており、グラフィック・コンテンツの生成に適しています。例えば、テキストから画像への生成にはERNIE-ViLGモジュールを使用します：

import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
results = module.generate_image(text_prompt=["一片宁静的湖泊"], style="landscape")

PaddleHubをインストールする必要があります：

pip install --upgrade paddlehub

生成された結果は画像ファイルとして保存され、広告クリエイティブ、アートデザイン、その他のシーンに適しています。

3.モデルの推論と展開

FastDeployツールはモデル推論のパフォーマンスを最適化し、4ビット/2ビットの量子化をサポートします。以下のコマンドを実行してモデルをデプロイします：

fastdeploy --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --device gpu --quantize q4

一度導入されたモデルは、エッジコンピューティングのシナリオに適したラズベリーパイのような低リソースのデバイスで実行することができる。

4.AIStudioによるオンライン開発

AIStudioプラットフォーム上で、開発者はERNIE 4.5モデルを直接ロードし、データセットをアップロードしてトレーニング・タスクを実行することができます。このプラットフォームは、ハイパーパラメータのチューニングとモデル評価を簡素化するビジュアル・インターフェースを提供します。ユーザーは以下の手順に従ってください：

• AIStudioにログインし、新規プロジェクトを作成します。
• ERNIE 4.5モデルを選択し、データセットをインポートする。
• 事前に構築されたテンプレートを使用してトレーニングまたは推論タスクを実行し、リアルタイムのログと結果を表示します。

注目の機能

• 混合専門知識（MoE）アーキテクチャERNIE4.5のMoEモデル（300B-A47Bなど）は、パラメータ共有と専用パラメータの組み合わせにより、マルチモーダル課題のパフォーマンスを向上させる。従来の密なモデルと比較して、MoEアーキテクチャは推論中にパラメータの一部のみをアクティブにすることで計算コストを削減します。
• ロングシーケンス対応複雑な文書処理と多ラウンド対話をサポートする8Kのシーケンス長で、法的文書分析や長編小説の生成などのタスクに適しています。
• 効率的な配備FastDeployは、ローエンドのハードウェアでも効率的にモデルを実行できるように、複数の専門家による並列コラボレーションと定量化技術を提供します。例えば、0.3Bのモデルは16GBのRAMを搭載したRaspberry Piで実行できます。

ほら

• ハードウェアが最小要件を満たしていることを確認する（詳細はGitHubリポジトリのドキュメントを参照）。
• Hugging FaceやGitHubで、最新のモデルやツールのアップデートを定期的にチェックしよう。
• AIStudioは無料で演算を提供しますが、高負荷のタスクは有償アップグレードが必要な場合があります。

アプリケーションシナリオ

1. 学術研究
   研究者はERNIE 4.5を使用して、学術論文の処理、抄録の作成、専門的な質問への回答を行うことができます。このモデルは長いシーケンシャルな入力をサポートし、複雑な文書を分析して研究効率を向上させることができます。
2. コンテンツ制作
   コンテンツ制作者は、マルチモーダル機能を使用して、グラフィックとテキストを組み合わせた広告素材やソーシャルメディアコンテンツを生成することができます。例えば、テキストの説明を入力すると、ブランドのスタイルに合った画像が生成されます。
3. エッジデバイスの展開
   開発者は、0.3Bモデルをモバイル機器やIoT機器に導入することで、ネットワークのない環境でオフラインの音声アシスタントやテキスト処理機能を実装することができる。
4. エンタープライズ・アプリケーション
   企業はAIStudioを使って、カスタマーサービス・チャットボットやデータ分析ツールなど、カスタマイズされたAIソリューションを迅速に構築し、開発コストを削減することができます。

品質保証

1. ERNIE 4.5はどのハードウェアをサポートしていますか？
   ERNIE 4.5は、Raspberry Piのようなローエンドデバイスで動作する0.3Bモデルから、高性能GPU（NVIDIA A100など）を必要とする大規模モデル（424Bなど）まで、幅広いモデルサイズを提供しています。
2. 最新モデルの入手方法は？
   Hugging Face経由で最新のモデルをダウンロードするか、AIStudioプラットフォームから事前にトレーニングされたモデルを直接ロードします。定期的にGitHubリポジトリで更新ログを確認してください。
3. AIStudioは無料ですか？
   AIStudioは小規模な実験に必要な基本的な演算を無料で提供します。高性能なタスクを実行するには、追加の演算を購入する必要があります。 AIStudio公式サイト.
4. 他のモデルと比べて、ERNIE 4.5の利点は何ですか？
   ERNIE 4.5はマルチモーダルなタスクと数学的推論に優れ、いくつかのベンチマークで上回っている。 ディープシーク MoEアーキテクチャは効率を改善し、多様なシナリオに適している。