新智元報道
編輯：潤 拉燕
【新智元導(dǎo)讀】來自阿聯(lián)酋的免費(fèi)商用開源大模型登頂Hagging Face排行榜，AI大模型創(chuàng)業(yè)者的春天就這樣到來了。
大模型時代，什么最重要？
LeCun曾經(jīng)給出的答案是：開源。
當(dāng)Meta的LLaMA的代碼在Github上被泄露時，全球的開發(fā)者們都可以訪問這個第一個達(dá)到GPT水平的LLM。
接下來，各種各樣的LLM給AI模型開源賦予了各種各樣的角度。
LLaMA給斯坦福的Alpac和Vicuna等模型鋪設(shè)了道路，搭好了舞臺，讓他們成為了開源的領(lǐng)頭羊。
而就在此時，獵鷹「Falcon」又殺出了重圍。
Falcon 獵鷹
「Falcon」由阿聯(lián)酋阿布扎比的技術(shù)創(chuàng)新研究所（TII）開發(fā)，從性能上看，F(xiàn)alcon比LLaMA的表現(xiàn)更好。
目前，「Falcon」有三個版本——1B、7B和40B。
TII表示，F(xiàn)alcon迄今為止最強(qiáng)大的開源語言模型。其最大的版本，F(xiàn)alcon 40B，擁有400億參數(shù)，相對于擁有650億參數(shù)的LLaMA來說，規(guī)模上還是小了一點。
規(guī)模雖小，性能能打。
先進(jìn)技術(shù)研究委員會(ATRC)秘書長Faisal Al Bannai認(rèn)為，「Falcon」的發(fā)布將打破LLM的獲取方式，并讓研究人員和創(chuàng)業(yè)者能夠以此提出最具創(chuàng)新性的使用案例。
FalconLM的兩個版本，F(xiàn)alcon 40B Instruct和Falcon 40B在Hugging Face OpenLLM排行榜上位列前兩名，而Meta的LLaMA位于第三。
值得一提的是，Hugging Face是通過四個當(dāng)前比較流形的基準(zhǔn)——AI2 Reasoning Challenge，HellaSwag，MMLU和TruthfulQA對這些模型進(jìn)行評估的。
盡管「Falcon」的論文目前還沒公開發(fā)布，但Falcon 40B已經(jīng)在經(jīng)過精心篩選的1萬億token網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的上進(jìn)行了大量訓(xùn)練。
研究人員透露，「Falcon」在訓(xùn)練過程非常重視在大規(guī)模數(shù)據(jù)上實現(xiàn)高性能的重要性。
我們都知道的是，LLM對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量非常敏感，這就是為什么研究人員會花大量的精力構(gòu)建一個能夠在數(shù)萬個CPU核心上進(jìn)行高效處理的數(shù)據(jù)管道。
目的就是，在過濾和去重的基礎(chǔ)上從網(wǎng)絡(luò)中提取高質(zhì)量的內(nèi)容。
目前，TII已經(jīng)發(fā)布了精煉的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，這是一個經(jīng)過精心過濾和去重的數(shù)據(jù)集。實踐證明，非常有效。
僅用這個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型可以和其它LLM打個平手，甚至在性能上超過他們。這展示出了「Falcon」卓越的質(zhì)量和影響力。
此外，F(xiàn)alcon模型也具有多語言的能力。
它理解英語、德語、西班牙語和法語，并且在荷蘭語、意大利語、羅馬尼亞語、葡萄牙語、捷克語、波蘭語和瑞典語等一些歐洲小語種上也懂得不少。
Falcon 40B還是繼H2O.ai模型發(fā)布后，第二個真正開源的模型。然而，由于H2O.ai并未在此排行榜上與其他模型進(jìn)行基準(zhǔn)對比，所以這兩個模型還沒上過擂臺。
而回過頭看LLaMA，盡管它的代碼在GitHub上可以獲取，但它的權(quán)重（weights）從未開源。
這意味著該模型的商業(yè)使用受到了一定程度的限制。
而且，LLaMA的所有版本都依賴于原始的LLaMA許可證，這就使得LLaMA不適合小規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用。
在這一點上，「Falcon」又拔得了頭籌。
唯一免費(fèi)的商用大模型！
Falcon是目前唯一的可以免費(fèi)商用的開源模型。
在早期，TII要求，商業(yè)用途使用Falcon，如果產(chǎn)生了超過100萬美元以上的可歸因收入，將會收取10%的「使用稅」。
可是財大氣粗的中東土豪們沒過多長時間就取消了這個限制。
至少到目前為止，所有對Falcon的商業(yè)化使用和微調(diào)都不會收取任何費(fèi)用。
土豪們表示，現(xiàn)在暫時不需要通過這個模型掙錢。
而且，TII還在全球征集商用化方案。
對于有潛力的科研和商業(yè)化方案，他們還會提供更多的「訓(xùn)練算力支持」，或者提供進(jìn)一步的商業(yè)化機(jī)會。
項目提交郵箱：Submissions.falconllm@tii.ae
這簡直就是在說：只要項目好，模型免費(fèi)用！算力管夠！錢不夠我們還能給你湊！
對于初創(chuàng)企業(yè)來說，這簡直就是來自中東土豪的「AI大模型創(chuàng)業(yè)一站式解決方案」。
高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
根據(jù)開發(fā)團(tuán)隊稱，F(xiàn)alconLM 競爭優(yōu)勢的一個重要方面是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇。
研究團(tuán)隊開發(fā)了一個從公共爬網(wǎng)數(shù)據(jù)集中提取高質(zhì)量數(shù)據(jù)并刪除重復(fù)數(shù)據(jù)的流程。
在徹底清理多余重復(fù)內(nèi)容后，保留了 5 萬億的token——足以訓(xùn)練強(qiáng)大的語言模型。
40B的Falcon LM使用1萬億個token進(jìn)行訓(xùn)練， 7B版本的模型訓(xùn)練token達(dá)到 1.5 萬億。
（研究團(tuán)隊的目標(biāo)是使用RefinedWeb數(shù)據(jù)集從Common Crawl中僅過濾出質(zhì)量最高的原始數(shù)據(jù)）
更加可控的訓(xùn)練成本
TII稱，與GPT-3相比，F(xiàn)alcon在只使用75%的訓(xùn)練計算預(yù)算的情況下，就實現(xiàn)了顯著的性能提升。
而且在推斷（Inference）時只需要只需要20%的計算時間。
Falcon的訓(xùn)練成本，只相當(dāng)于Chinchilla的40%和PaLM-62B的80% 。
成功實現(xiàn)了計算資源的高效利用。
參考資料：
https://analyticsindiamag.com/open-source-ai-has-a-new-champion/
