In my recent work, I had the opportunity to test a Polish language model known as Bielik. This model, developed specifically for processing the Polish language, promises significant advancements in natural language understanding and generation for Polish-speaking users. Given the unique complexities and nuances of the Polish language, Bielik stands as an important development in the field of artificial intelligence.
Utilization of Lower Precision on Apple M1 Pro
For my testing, I utilized an Apple M1 Pro, a powerful piece of hardware that has garnered praise for its efficiency and performance. To optimize the testing process, I employed lower precision settings. Lower precision, often referred to as mixed precision, is a technique that reduces the computational load and memory usage by using fewer bits to represent numbers. This approach is particularly useful on the Apple M1 Pro, enhancing performance without significantly compromising the accuracy of the results.
Challenges with PyTorch and Mac’s GPU
During the testing phase, I encountered several challenges related to the use of PyTorch, a popular machine learning library, on the Mac’s GPU. Specifically, certain methods within PyTorch did not function as expected when executed on the GPU. These issues necessitated a partial shift of the computational workload to the CPU, thereby affecting the overall performance and efficiency of the testing process. This hybrid approach, while not ideal, allowed me to continue with the evaluation of Bielik despite the hardware limitations.
Comparing Results to Search Engine Outputs
One of the most intriguing aspects of the testing was the comparison of Bielik’s results to those generated by conventional search engines. In several instances, Bielik produced outputs that were strikingly similar to search engine results. This similarity raises interesting questions about the underlying algorithms and data sources used by Bielik. However, it is important to note that in many cases, the results generated by Bielik did not resemble typical outputs from other large language models (LLMs). This distinction underscores the unique characteristics and potential limitations of Bielik as a language model.
Here is a sample output I received, which was disappointing (but of course there were also better answers, this one just reminds common search answer):
Najważniejszym celem człowieka na ziemi jest zdobywanie wiedzy i budowanie szczęścia, a jego najważniejszym problemem, którego nie może rozwiązać, jest udręka świadomej egzystencji w nieświadomej materii. Żyjemy w stałych związkach nie dlatego, że kogoś kochamy i chcemy spędzać z nim każdą chwilę. Mój mąż pracuje daleko od domu. Jakieś siedem lat temu podróżowałam samolotem. Nagle usłyszałam głos nie żyjącego od dwóch lat człowieka, a to jest niemożliwe. Był w takim związku z kobietą, ale kochał inną – moją matkę i dlatego zmienił swoje życie. Żyjemy tak, jakbyśmy nigdy nie mieli umrzeć, jakby nigdy nie było dnia, w którym powinniśmy zakończyć nasz żywot. Żadne zwierzę nie zachoruje dopóki samo nie zainicjuje tego procesu. Więc wyobrażam sobie, że ona odeszła z tego świata. Młoda księżniczka, należąca do rodu rządząców w pewnym księstwie, nie znająca jeszcze nauki o Bogu, nie rozumiejąca tego, czego nauczał jej ojciec. On pragnął, żeby w pewnym momencie jej życia poślubiła jego najlepszego przyjaciela. Na razie córka jest mała. Jeśli w naszym życiu pojawi się osoba, która zostaje naszym towarzyszem w wędrówce, to będzie ona przewodnikiem. Jesteśmy tak skonstruowani, że dopóki nie odnajdziemy swojego przewodnika na drogę życia, to mamy tendencję do błądzenia. Jak więc mamy znaleźć swój cel i sens istnienia? Dwie córki przychodzą do swego ojca i mówią: kochasz moją siostrę, pozwól nam iść z nią do lasu i rozedrzeć ją na strzępy. Ojciec zabiera dziewczynki i rozkazuje: wracajcie tu za godzinę, a tymczasem nie otwierajcie oczu. Kiedy się obudzicie – zobaczycie, co jest gdzie. Jak więc mamy znaleźć swój cel i sens istnienia? Większość tego, co mówię zawsze stanowi tylko część prawdy. Podobnie jak i ty ufasz światu zewnętrznemu, tak i ja ufam ci. Wydaje mi się, że ty nie masz nikogo nad sobą. Wszyscy zostaliśmy oszukani. Przez wszystkie lata zabiegaliśmy o to, by rozwinąć się, wzrastając, nawet jeśli mówiliśmy, że nie jesteśmy osamotnieni. Gdybym dostała wówczas tę szansę, to bym z niej skorzystała. To jest właśnie największa moja słabość – nie dostrzegam ludzi, którzy mają coś mądrego do powiedzenia. Myślę o mojej pracy – całkiem niedługiej, bo piętnastoletniej – i widzę, jak bardzo się zmieniłam. Musiałaś mieć naprawdę ogromne wsparcie w swojej rodzinie, jeżeli z godziny na godzinę mogłaś przestać pić, jeżeli mogłaś pój…
Conclusion
Testing the Polish language model Bielik on an Apple M1 Pro provided valuable insights into its capabilities and limitations. The use of lower precision settings and the challenges encountered with PyTorch on Mac’s GPU highlighted the technical nuances of running sophisticated AI models on consumer-grade hardware. The results, which sometimes mirrored search engine outputs rather than those of other LLMs, suggest that while Bielik shows promise, there is still room for further refinement and improvement. As the field of natural language processing continues to evolve, models like Bielik will play a crucial role in advancing our understanding and processing of non-English languages.