Alla scoperta di Falcon 40B: una nuova era nei modelli di linguaggio open source

Il panorama dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione, con un recente focus sullo sviluppo di modelli di linguaggio LLM di grande scala  che possono comprendere e generare testo simile alla comunicazione umana. Modelli come GPT-3 di OpenAI sono stati pionieri in questo campo, mostrando capacità impressionanti, ma la comunità open source ha atteso con impazienza un modello che corrisponda a queste capacità rimanendo accessibile a tutti.

Per rispondere a queste esigenze è stato ideato  Falcon 40B, un promettente modello di linguaggio open source che sta facendo scalpore nell’industria dell’IA.

Il cambiamento di focus nell’IA

Questi modelli sono progettati per comprendere e generare testo simile a quello umano, un’impresa che una volta si pensava fosse impossibile. GPT-3 di OpenAI è stato un pioniere in questo campo, dimostrando capacità che hanno lasciato il mondo della tecnologia a bocca aperta. Tuttavia, la decisione di OpenAI di allontanarsi dall’open source ha lasciato un vuoto nel mercato, un vuoto che Falcon 40B mira a colmare.

Falcon 40B

Falcon 40B è un potente modello di linguaggio open source che promette di portare le capacità di modelli come GPT-3 alla più ampia comunità di IA. Per  la sua natura open source,  il modello  è  accessibile a tutti, dagli appassionati di IA e  dai professionisti dello sviluppo e della ricerca. Questa accessibilità potrebbe portare a un’ondata di applicazioni e ricerche innovative, spingendo ulteriormente avanti il campo dell’IA.

L’introduzione di Falcon 40B segna un momento emozionante per l’industria dell’IA e man mano che diventano disponibili modelli open source più potenti, possiamo aspettarci di vedere un’ondata di innovazione e ricerca. Le potenziali applicazioni di questi modelli sono vaste, dal processing del linguaggio naturale e la traduzione automatica alla generazione di contenuti e oltre.

Utilizzare Falcon 40B non è diverso dall’utilizzare altri modelli LLM. Per l’uso del modello sarà necessario  installare le librerie richieste dal modello nel tuo ambiente di programmazione, le quali possono includere anche librerie per il machine learning come  PyTorch. Una volta configurato il tuo ambiente, dovrai  scaricare il modello Falcon 40B, che è liberamente disponibile per il download. Dopo aver scaricato il modello, sarà possibile  iniziare a testarlo attraverso la definizione di  input di testo (chiamato “prompt”)  necessario per ottenere un output di testo .

Ecco un esempio di come potrebbe apparire uno script di base:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model = "tiiuae/falcon-40b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
  "text-generation",
  model=model,
  tokenizer=tokenizer,
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  trust_remote_code=True,
  device_map="auto",
)
sequences = pipeline(
  "Fai una domanda interessante",
  max_length=200,
  do_sample=True,
  top_k=10,
  num_return_sequences=1,
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
for seq in sequences:
  print(f"Result: {seq['generated_text']}")

In questo script, si inizia importando le librerie necessarie, per poi passare al loading del  tokenizer e del modello Falcon 40B.

Per fare il test di definisce un prompt  e lo codifichiamo in un formato che il modello può comprendere. Infine, generiamo l’output e lo decodifichiamo in un formato leggibile. Ricorda, questo è solo un esempio di base. Puoi personalizzare e ampliare questo script in base alle tue esigenze specifiche.