Samba

Implémentation officielle d'un modèle linguistique efficace à contexte illimité.

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Samba est un modèle hybride simple et puissant, doté d'une longueur de contexte illimitée. Son architecture est très simple : Samba = Mamba + MLP + attention à fenêtre glissante + empilement hiérarchique de MLP. Le modèle Samba-3.8B a été entraîné sur 3,2 billions de jetons sur l'ensemble de données Phi3, surpassant largement Phi3-mini sur les principaux benchmarks (tels que MMLU, GSM8K et HumanEval). Samba permet également d'obtenir une capacité de recherche de contexte long avec un réglage minimal des instructions, tout en conservant une complexité linéaire avec la longueur de la séquence. Cela fait de Samba-3.8B-instruct un excellent choix pour les tâches en aval, telles que la synthèse de longs contextes.

Le modèle Samba possède une longueur de contexte illimitée
permettant de traiter des données textuelles longues.
Il utilise une architecture de modèle hybride
combinant Mamba
MLP et un mécanisme d'attention à fenêtre glissante.
Le modèle Samba-3.8B excelle dans plusieurs tests de référence
surpassant Phi3-mini.
Le modèle peut atteindre une capacité de recherche de contexte long avec un réglage minimal des instructions.
Il conserve une complexité linéaire avec la longueur de la séquence
ce qui le rend adapté à l'entraînement de modèles linguistiques à grande échelle.

Le modèle Samba est principalement destiné aux chercheurs et développeurs dans les domaines du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique. Il convient aux utilisateurs qui ont besoin de traiter de grandes quantités de données textuelles
d'entraîner et d'évaluer des modèles linguistiques complexes. Sa capacité de traitement de longs contextes et ses performances de calcul efficaces en font un choix idéal pour la recherche et le développement de modèles linguistiques avancés.

Des chercheurs ont utilisé le modèle Samba pour réaliser des progrès significatifs dans la tâche de résumé de textes longs.
Des développeurs utilisent Samba pour l'entraînement et l'optimisation de modèles linguistiques à grande échelle
améliorant ainsi les performances du modèle.
Des établissements d'enseignement utilisent Samba comme outil pédagogique pour aider les étudiants à comprendre l'architecture et le processus d'entraînement de modèles linguistiques complexes.

1. Configurez l'environnement à l'aide du Dockerfile
en vous assurant que votre système répond aux exigences d'exécution du modèle Samba.
2. Téléchargez et préparez l'ensemble de données SlimPajama
en suivant les instructions de prétraitement des données.
3. Modifiez le fichier de configuration

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Samba — Implémentation officielle d'un modèle linguistique efficace à contexte illimité.

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