「R」相关文章（第8页）

XVERSE-13B是元象开源的一个大语言模型，发布一周后就登顶HuggingFace流行趋势榜。该模型最大的特点是支持多语言，其中文和英文水平都十分优异，在评测结果上超过了Baichuan-13B，与ChatGLM2-12B差不多，不过ChatGLM2-12B是收费模型，而XVERSE-13B是免费商用授权！

WizardLM是微软联合北京大学开源的一个大语言模型。此前，发布的WizardLM和WizardCoder都是业界开源领域最强的大模型。其中，前者是针对指令优化的大模型，而后者则是针对编程优化的大模型。而此次WizardMath则是他们发布的第三个大模型系列，主要是针对数学推理优化的大模型。在GSM8K的评测上，WizardMath得分超过了ChatGPT-3.5、Claude Instant-1等闭源商业模型，得分十分逆天！

文中整理和总结了几个关于开源大模型微调方面的问题，答案主要来自gpt4 + google，如果其中部分问题的答案不准确，烦劳指正 （文中引用了外部资源链接，如果涉及版权问题，烦劳联系作者删除）

在过去的几年里，我们看到了AI在图像、视频和文本生成方面的巨大进步。然而，音频生成领域的进展却相对滞后。MetaAI这次再为开源贡献重磅产品：AudioCraft，一个支持多个音频生成模型的音频生成开发框架。

ChatGPT是属于生成式AI的一种应用。由于其强大的效果已经变成了当前最主流的一种AI方案。而构建生成式AI应用的一个重要方向是构建友好的web形态的demo让用户能快速体验。Gradio就是这样一种开源方案，也是当前最流行的一种快速构建AI Web应用的方案。昨天吴恩达的DeepLearningAI与HuggingFace共同推出了最新的一期短课程《Building Generative AI Applications with Gradio》，教大家如何使用Gradio快速构建生成式AI的应用。

ChatGPT的Code Interpreter插件让ChatGPT突破了大语言模型本身只能做文本处理的限制，使其可以通过生成并执行Python代码来实现强大的数据分析、图片生成、视频数据处理等操作，大大拓展了ChatGPT的实用范围和价值。在此前的文章中，我们已经分析了Code Interpreter插件的官方实现。而今天，LangChain的官方博客也推出了一种类似的开源方案，让开源模型也可以实现ChatGPT的Code Interperter插件。我们简要描述一下这个方案。

Anthropic是一家专注于人工智能（AI）研究的公司，由OpenAI的前首席科学家Ilya Sutskever和Dario Amodei共同创立。Claude是Anthropic公司发布的基于transformer架构的大语言模型，被认为是最接近ChatGPT的商业产品。今天，Anthropic宣布Claude 2正式开始上架。

Code Interpreter是ChatGPT官方提供的一个插件。使用这个插件之后，ChatGPT可以通过生成Python代码来解决你的问题。在上周，Code Interperter已经完全开放给所有的付费用户，在大家使用了一段时间之后，已经有很多人通过机智的prompt来获取了Code Interpreter背后的执行环境和系统prompt信息等。本文针对这些获取的信息做一个总结，供大家参考。

大模型微调依然是针对大量私有数据或者特定领域不可缺少的方法。就在前不久，LightningAI发布了一个轻量级大模型微调库Lit-Parrot，仅需一行代码即可微调当前开源大模型。

RedPajama模型是TOGETHER发布的一个开源可商用的大模型。2023年6月6日，TOGETHER在官方宣布该模型完成训练，经过测试，该模型目前超过所有7B规模的大模型，比LLaMA-7B和Falcon-7B的效果还要好！

前段时间，康奈尔大学开源了LLMTune框架（https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ），这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架，不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法，依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型，不过根据论文的描述，基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失！

虽然LLM在很多任务上很好用，但是实际应用中我们常见的文本分类、文本标注等工作目前却依然缺少一个可以利用LLM能力的好方法。LLM的强大并没有在工程落地上比肩传统的机器学习处理框架。上周，一个叫Scikit-LLM新的开源项目发布，将传统优秀的Scikit-learn框架与LLM结合，带来了LLM落地的新方法。

今天，Meta的首席AI科学家Yann LeCun在推特上宣布了MetaAI的最新研究成果：MMS，一个支持1107种语言的自动语音识别模型和语音合成模型，该模型自动语音识别的单词错误率只有OpenAI开源的Whisper的一半！但是支持的语言却有1107种，是Whisper的11倍！代码与预训练结果已开源，不过不可以商用哦~

德国的一位博士生开源了一个使用LoRA（Low Rank Adaptation）技术和PEFT（Parameter Efficient Fine Tuning）方法对Whisper模型进行高效微调的项目。可以让大家在消费级显卡（显存8GB）上对OpenAI开源的WhisperV2模型进行微调！

RWKV是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构。由香港大学物理系毕业的彭博首次提出。简单来说，RWKV是一个RNN架构的模型，但是可以像transformer一样高效训练。今天，HuggingFace官方宣布在transformers库中首次引入RNN这样的模型，足见RWKV模型的价值。

今天，HuggingFace官方宣布了Transformers最大胆的功能：Transformers Agents。这是继AutoGPT开创性发布之后，AI Agent被业界接受的另一个重要的里程碑。

昨天，吴恩达宣布与OpenAI联合推出了一个新的面向开发者的ChatGPT的Prompt课程。课程主要教授大家如何使用Prompt做ChatGPT的应用开发、使用ChatGPT的新方法、建立自己的个性化的Chatbot，以及最重要的，基于OpenAI的API来练习Prompt工程技巧！

大语言模型（Large Language Model，LLM）是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主，现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此，Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇，主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。

大语言模型（Large Language Model，LLM）是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主，现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此，Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇，主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。

Awesome ChatGPT Prompts是由JavaScript开发者Fatih Kadir Akın创建的一个网站和应用，里面收集了160多个关于ChatGPT的Prompt模板，可以让ChatGPT变成Linux终端、JavaScript控制台、Excel页面等。这些Prompts收集自优秀的实践案例。

Whisper是OpenAI在2022年9月份开源的自动语音识别模型。官方宣传其英语的识别水平与人类接近。而2个月后，官方就发布了Whisper V2版本，是第一个版本继续训练2.5倍得到，且加了正则化技术。而今天，一位网友Sanchit Gandhi发布了Whisper JAX，这是对原有版本的优化结果，识别速度最高达到原始模型的70倍！

在最近的24个小时内，有2个开源的自然语言处理领域的开源预训练大模型发布。这两个模型都是类似GPT的Transformer模型，可以完成和ChatGPT类似的能力。最重要的是这2个模型完全开源！

彭博社今天发布了一份研究论文，详细介绍了BloombergGPT的开发，这是一个新的大规模生成式人工智能（AI）模型。这个大型语言模型（LLM）经过专门的金融数据训练，支持金融业内的多种自然语言处理（NLP）任务。

预训练大模型，尤其是大语言模型已经是当前最火热的AI技术。2018年Google发布BERT模型之后，fine-tuning技术也随之流行，即将预训练模型的权重冻结，然后根据具体任务进行微调变得十分有效且被应用在很多场景。而随着ChatGPT的火热，parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning技术似乎也有替代传统fine-tuning的趋势，本篇论文将简单描述预训练模型领域这三种微调技术及其差别。