Cerebras-LLaVA-13B

Mis on Cerebras-LLaVA-13B?

Cerebras-LLaVA-13B on Cerebrase avatud kaaludega multimodaalne mudel. Multimodaalne mudel suudab töötada mitut tüüpi sisendiga; antud juhul võtab mudel vastu pildi ja teksti ning genereerib teksti. Tüüpilised viibad võivad paluda mudelil pilti kirjeldada, vastata visuaalset stseeni puudutavale küsimusele või osaleda lihtsas pildiga seotud vestluses.

Mudel põhineb LLaVA arhitektuuril ja sisaldab ligikaudu 13 miljardit parameetrit. Avaldatud mudelikonfiguratsioon määratleb peamise keelemudeli arhitektuurina LlavaLlamaForCausalLM. Mudel on eelkõige uurimis- ja katsetamisvahend, mitte üldotstarbeline majutatud toode Cerebrase praeguses järelduskataloogis.

Kaalud on avaldatud Hugging Face'i hoidlas cerebras/Cerebras-LLaVA-13B. Hoidla sisaldab keelemudeli ja multimodaalse projektori komponente. Vajalik visioonikodeerija on saadaval eraldi nime all cerebras/Cerebras-ViT-L-336-patch14-llava13b-ShareGPT4V. See eraldatus on juurutamise kavandamisel oluline: ainult peamise hoidla allalaadimine ei hõlma kogu visiooni-keele seadistust.

Kuidas arhitektuur töötab?

Cerebras-LLaVA-13B koosneb kolmest põhiosast. Esimene on Vicuna-13B keelemudel, mis genereerib vastuse. Teine on CLIP Vision Transformer Large ehk ViT-L-visioonikodeerija. Visioonikodeerija teisendab pildiinfo esitusteks, mida keelemudel saab kasutada. Kolmas on GELU-aktiveeringuga kahekihiline mitmekihiline pertseptron ehk MLP. See projektor teisendab visioonikodeerija väljundi keelemudeliga ühilduvasse vormi.

Dokumenteeritud visioonikonfiguratsioon kasutab piltide töötlemist mõõtmetega 336 × 336 ja paigapikkusega 14 pikslit. Praktikas kujutatakse pilti esmalt visuaalsete paikade jadana, enne kui see ühendatakse keelemudeliga. Avaldatud multimodaalne projektor on tähistatud kui mlp2x_gelu.

Keelepoole kontekstilimiit on 2048 positsiooni. Kontekstilimiit näitab teksti- ja visuaalsete tokenite hulka, mida mudel suudab ühe interaktsiooni jooksul töödelda, kuigi täpne praktiline maht sõltub rakendusest ja viiba vormingust. Pikkade dokumentide, ulatuslike vestluste või paljude piltidega rakenduste jaoks on see suhteliselt lühike piirang.

Toetatud sisendid ja väljundid

Kontrollitud sisendvormingud on tekst ja pildid. Kontrollitud väljundvorming on tekst. Mudel ei genereeri algupäraselt pilte, heli ega videot, seega annab pildiga viip tulemuseks kirjaliku vastuse, mitte loodud pildi või kõneldud vastuse.

Need omadused muudavad mudeli sobivaks näiteks piltide kirjeldamiseks, visuaalsetele küsimustele vastamiseks ja lihtsaks multimodaalseks vestluseks. Need ei tõenda struktureeritud JSON-vastuste, tööriistade kutsumise, veebiotsingu ega muude rakenduskihi funktsioonide tuge. Selle täpse mudeli puhul ei tuvastatud nende võimaluste ametlikku tuge.

Milleks seda kasutada saab?

Mudel sobib kõige paremini kohalikuks või teadustööle suunatud multimodaalseks kasutuseks. Teadlane saab selle abil uurida, kuidas LLaVA-laadne süsteem ühendab pildifunktsioonid keelemudeliga, testida visuaalsetele küsimustele vastamise viipasid või luua prototüübi, mis vastab kasutajate esitatud piltide põhjal.

• Visuaalsetele küsimustele vastamine: Esitada küsimusi pildil olevate objektide, stseenide või muu nähtava sisu kohta.
• Piltide kirjeldamine: Genereerida esitatud pildi tekstiline kirjeldus.
• Multimodaalsete vestlusrobotite prototüübid: Katsetada vestlusi, milles vahelduvad pildi- ja tekstipõhised voorud.
• Arhitektuuriuuringud: Uurida avatud teostust, mis kasutab Vicuna-13B keelekomponenti, CLIP ViT-L-visioonikodeerijat ja MLP-projektorit.
• Kohalik katsetamine: Käitada mudelit avatud lähtekoodiga tööriistade kaudu, selle asemel et tugineda hallatava pakkuja lõpp-punktile.

Mudeli kaart ja sellega seotud dokumentatsioon kirjeldavad peamise kasutussuunana multimodaalsete mudelite ja vestlusrobotite uurimist. Seetõttu tuleks seda käsitleda pigem allalaaditava katsetamisaluse kui valmis rakendusteenusena.

Juurdepääs ja juurutamisnõuded

Cerebras-LLaVA-13B on saadaval Cerebrase ametlikus Hugging Face'i organisatsioonis. Mudeli dokumentatsioon sisaldab näiteid LLaVA lähtekoodihoidla kasutamise kohta ning kirjeldab juurutamist avatud lähtekoodiga tööriistade, sealhulgas Transformersi, vLLM-i ja SGLangi abil. Need tööriistad võivad pakkuda erinevaid laadimis- ja teenindusvooge, kuid esitatud uuringud ei kinnita ühtainsat ametlikult toetatud tootmiskasutuse konfiguratsiooni.

Peamine hoidla on ligikaudu 52,2 GB suurune. See tekitab enne mudeli kasutamist olulise praktilise nõude: allalaaditud failide jaoks on vaja piisavalt kohalikku salvestusruumi ning mudeli laadimiseks ja käitamiseks piisavalt GPU-mälu või sobivat mitme seadme lahendust. Hoidla suurust ei tohiks tõlgendada garanteeritud minimaalse käitusmäluna, sest tegelik mälukasutus sõltub täpsusest, laadimismeetodist, raamistikust ja teeninduskonfiguratsioonist.

Selle täpse mudeli puhul ei ole väljundi maksimaalset tokenite arvu kontrollitud. 2048 positsiooni suurust kontekstilimiiti ei tohiks esitada väljundipiiranguna; see kirjeldab avaldatud keelekonteksti mahtu, samas kui genereeritava vastuse maksimaalne pikkus võib sõltuda mudeli käitamiseks kasutatavast teostusest.

Hinnastus ja koht Cerebrase tootevalikus

Esitatud uuringutes ei ole Cerebras-LLaVA-13B sisendi ega väljundi ametlikku kontrollitud tokenipõhist hinda. Seda ei ole Cerebrase järeldusteenuse hinnastusdokumentatsioonis praeguse majutatud mudelina loetletud. Dokumenteeritud kasutusviis on kaalude allalaadimine ja nende iseseisev käitamine või kolmanda osapoole avatud lähtekoodiga järeldustaristu kasutamine.

See eristab mudelit hallatavast API-mudelist. Majutatud API korral haldab pakkuja tavaliselt riistvara, mudeli laadimist, skaleerimist ja lõpp-punkti toimimist. Cerebras-LLaVA-13B puhul vastutab kasutaja hoidlate hankimise, vajaliku arvutusvõimsuse korraldamise, ühilduva teeninduslahenduse valimise ja käituskulude haldamise eest. Tokenihinna puudumine ei tähenda, et kasutamine oleks tasuta: kogukulu võivad suurendada kohalik salvestusruum, GPU-juurdepääs, elekter ja inseneritöö.

Toimetuslikus hindamises sai mudel kuluskooriks 5, sest allalaaditavad kaalud võivad olla katsetamiseks atraktiivsed juhul, kui sobiv riistvara on juba olemas. See skoor on toimetuslik hinnang, mitte Cerebrase avaldatud võrdlustulemus ega hinnaväide. Sama hindamine annab arutlusvõimele hinde 4, kodeerimisele 3 ja kiirusele 3; neid tuleks käsitleda võrdlevate toimetuslike hinnangute, mitte pakkuja kontrollitud spetsifikatsioonidena.

Tugevused ja piirangud

Tugevused

• Avatud kaaludega juurdepääs: Kasutajad saavad mudeli alla laadida, selle asemel et sõltuda üksnes majutatud lõpp-punktist.
• Selge multimodaalne ülesehitus: CLIP-i visioonikodeerija, projektori ja Vicuna-põhise keelemudeli kombinatsioon muudab arhitektuuri uurimise ja katsetamise jaoks suhteliselt hästi arusaadavaks.
• Kasulik pildi- ja tekstipõhine töövoog: Mudel suudab ühendada visuaalsed sisendid loomuliku keele vastustega, et vastata visuaalsetele küsimustele ja kirjeldada pilte.
• Avatud lähtekoodiga juurutusvõimalused: Dokumentatsioon viitab Transformersile, vLLM-ile, SGLangile ja LLaVA lähtekoodiekosüsteemile.
• Paindlikkus uurimistöös: Kohalik juurdepääs võib olla kasulik juhul, kui meeskond peab mudelit uurima või kohandama, mitte kasutama seda ainult API kaudu.

Piirangud

• Märkimisväärsed ressursinõuded: Ligikaudu 52,2 GB suurune hoidla ja 13 miljardi parameetriga mudel muudavad juhusliku juurutamise keeruliseks.
• Lühike kontekst: 2048 positsiooni suurune limiit ei sobi hästi pikkade dokumentide, ulatuslike vestluste ega keerukate mitme pildiga töövoogude jaoks.
• Vanem keeleline alus: Vicuna-13B-põhisus piirab mudeli sobivust rakendustes, mis vajavad ajakohaseid faktiteadmisi või tänapäevasemat juhiste järgimise võimet.
• Visuaalsete hallutsinatsioonide risk: Mudel võib pildi detaile välja mõelda, piltidel olevat teksti valesti mõista või anda enesekindlaid, kuid ebatäpseid visuaalseid vastuseid.
• Kontrollitud hallatava teenuse puudumine: Selle täpse mudeli puhul ei ole kinnitatud praegust Cerebras Inference'i lõpp-punkti ega ametlikku tokenipõhist hinnastust.
• Kontrollimata rakendusfunktsioonid: Selle kontrollpunkti puhul ei ole kontrollitud tööriistade kutsumist, struktureeritud väljundeid, peenhäälestuse liideseid, viipade vahemällu salvestamist, pakett-API-sid ega voogedastust.

Mudeli kaart hoiatab ka, et treeningandmed võivad sisaldada solvavat või sobimatut sisu, ning kirjeldab mudelit näidistegevuseks mõelduna. Seetõttu peaksid kasutajale suunatud rakendused lisama sobiva ülevaatuse, filtreerimise ja ebakindluse käsitlemise, mitte pidama genereeritud kirjeldusi autoriteetseteks vaatlusteks.

Millal valida Cerebras-LLaVA-13B?

Vali Cerebras-LLaVA-13B siis, kui eesmärk on katsetada avatud kaaludega LLaVA-laadset visiooni-keele mudelit ning sul on selle käitamiseks vajalik salvestusruum ja arvutusvõimsus. See on mõistlik valik kohalike visuaalsetele küsimustele vastamise testide, multimodaalsete vestlusroboti prototüüpide, pildikirjelduse katsete ning õppe- või uurimisprojektide jaoks, kus mudeli komponentide uurimine on oluline.

Mudel sobib vähem juhul, kui prioriteediks on hallatav tootmis-API, pika kontekstiga analüüs, garanteeritud visuaalne täpsus, ajakohaste faktide uurimine või valmis tööriistaintegratsioon. Sellistel juhtudel võib parem valik olla majutatud mudel, mille lõpp-punkti käitumine on dokumenteeritud, teadmised ajakohased, kontekst pikem ning struktureeritud väljundite või funktsioonide kutsumise tugi selgelt määratletud. Kui vajalik väljund ei ole tekst, sobib paremini ka spetsiaalne pildi-, heli- või videosüsteem.

Praktiline valik sõltub kontrolli ja mugavuse vahelisest kompromissist. Cerebras-LLaVA-13B pakub allalaaditavaid kaalusid ja läbipaistvat, teadustööle suunatud arhitektuuri, kuid kasutaja peab ise kandma juurutamise keerukuse ja riistvarakulud. Majutatud alternatiivi võib olla lihtsam ja kiirem käitada, samas kui uuem või suurem multimodaalne mudel võib anda paremaid tulemusi, kuid teistsuguse hinnastuse, juurdepääsupiirangute või taristunõuetega.

Litsents ja vastutustundlik kasutamine

Hoidla andmetel on Cerebras-LLaVA avaldatud Llama 2 Community License'i alusel. Enne mudeli edasilevitamist või tootesse integreerimist peaksid kasutajad tutvuma selle litsentsi ja hoidla tingimustega.

Visuaalseid vastuseid tuleks käsitleda tõenäosuslike väljunditena. Süsteem võib pilti valesti tõlgendada, jätta väikesed või varjatud detailid ära tundmata, korrata treeningandmetest pärit kallutatust või genereerida ohtlikku sisu. Seda ei tohiks kasutada suure mõjuga otsuste ainsa alusena ega inimkontrolli asendajana. Mudeli dokumenteeritud uurimissuunitlus, piiratud kontekst ja kontrollitud hallatava teenuse puudumine rõhutavad kõik vajadust kogu juurutust enne tootmise töövoos kasutamist põhjalikult testida.