Jamba - mô hình được kết hợp 2 kiến trúc AI tốt nhất thế giới hiện tại

by KaroEducation | 30/03/2024 | Lượt xem: 508

Nó được xây dựng trên một kiến trúc hỗn hợp các chuyên gia (MoE), xen kẽ các lớp Transformer và SSM. Jamba được thiết kế như một mô hình cơ sở để tinh chỉnh, đào tạo và phát triển các giải pháp tùy chỉnh. Đây là mô hình đầu tiên dựa trên Mamba được đưa vào sản xuất, cung cấp chất lượng và hiệu suất tốt nhất trong phân khúc.

Ưu điểm của cả 2 kiến trúc Transformers và Mamba

Mamba, kiến trúc mô hình Không Gian Trạng Thái Cấu Trúc (Structured State Space model - SSM) mới, được thiết kế để giải quyết các hạn chế của kiến trúc Transformer truyền thống (đây là kiến trúc được tạo ra bởi 1 chuyên gia AI người Việt cũng rất nổi tiếng - Trí Đào). Tuy nhiên, Mamba cũng có những hạn chế của riêng mình. Jamba cung cấp cái tốt nhất của cả hai bằng cách kết hợp sức mạnh của cả hai kiến trúc.

Hạn chế của kiến trúc Transformer

Mô hình Transformer được biết đến với khả năng nắm bắt các mối quan hệ xa trong dữ liệu. Tuy nhiên, chúng có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên máy tính và khó huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn. Thêm vào đó, Transformer có thể gặp khó khăn trong việc nắm bắt các mối quan hệ cục bộ, điều này có thể dẫn đến lỗi trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi và tạo ra đối thoại.

Điểm mạnh của kiến trúc Mamba

Các mô hình Mamba hiệu quả hơn so với Transformer và có thể được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn hơn. Thêm vào đó, các mô hình Mamba giỏi hơn trong việc bắt các mối quan hệ cục bộ, làm cho chúng phù hợp với các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi và tạo ra đối thoại.

Jamba:

Lợi ích của Jamba

Jamba cung cấp một số lợi ích so với cả mô hình Transformer và Mamba, bao gồm:

Chất lượng và hiệu suất tốt nhất trong phân khúc: Jamba đạt hiệu suất tiên tiến trên nhiều tác vụ NLP.
Kiến trúc mới lạ: Kiến trúc độc đáo của Jamba cho phép nắm bắt cả các mối quan hệ cục bộ và toàn cục trong dữ liệu, tạo ra kết quả chính xác và mạch lạc hơn.
Mô hình cơ sở để tùy chỉnh: Jamba được thiết kế như một mô hình cơ sở, có nghĩa là nó có thể được tinh chỉnh và huấn luyện trên các bộ dữ liệu và tác vụ cụ thể để tạo ra các giải pháp tùy chỉnh.
Có sẵn trên Hugging Face: Jamba có sẵn trên Hugging Face, một nền tảng phổ biến cho nghiên cứu và phát triển NLP, giúp dễ dàng sử dụng và tích hợp với các công cụ và tài nguyên khác.

Nhìn chung, Jamba là một kiến trúc LLM mạnh mẽ và linh hoạt, cung cấp những gì tốt nhất của cả hai. Jamba kết hợp những ưu điểm của kiến trúc Transformer và Mamba để đạt được hiệu suất tiên tiến trên nhiều tác vụ NLP.

Có thể là đồ họa về văn bản cho biết 'Introducing Jamba A groundbreaking hybrid SSM-Transformer model'

Ví dụ

Đây là một ví dụ về cách khả năng kết hợp những ưu điểm của kiến trúc Transformer và Mamba của Jamba có thể có lợi trong một ứng dụng thực tế:

Trả lời câu hỏi: Jamba có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống trả lời câu hỏi có thể trả lời chính xác các câu hỏi phức tạp, ngay cả khi các câu hỏi yêu cầu mô hình nắm bắt cả các phụ thuộc cục bộ và toàn cục trong dữ liệu.
Tạo hội thoại: Jamba có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống tạo hội thoại có thể duy trì cuộc trò chuyện mạch lạc và hấp dẫn trong thời gian dài, ngay cả khi cuộc trò chuyện liên quan đến các chủ đề phức tạp hoặc yêu cầu mô hình nhớ lại thông tin từ các lượt trước.
Tóm tắt văn bản: Jamba có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống tóm tắt văn bản có thể tóm tắt chính xác và ngắn gọn các tài liệu dài, ngay cả khi các tài liệu chứa thông tin phức tạp hoặc kỹ thuật.

Đây chỉ là một vài ví dụ về cách khả năng kết hợp những ưu điểm của kiến trúc Transformer và Mamba của Jamba có thể có lợi trong các ứng dụng thực tế.

Theo Nguyễn Tiến Dũng