Добрый день!
В сфере искусственного интеллекта одной из ключевых задач является достижение баланса между производительностью модели и практическими ограничениями, такими как конфиденциальность, стоимость и совместимость с устройствами. Это особенно актуально для больших моделей языка (LLM). Облачные модели обеспечивают высокую точность, но ограничены постоянным подключением к интернету, потенциальными утечками конфиденциальной информации и высокими затратами. Развертывание этих моделей на устройствах вводит сложности в поддержании низкой задержки и высокой точности из-за ограничений аппаратного обеспечения.
Существующие работы включают модели, такие как Gemma-2B, Gemma-7B и Llama-7B, а также фреймворки, такие как Llama cpp и MLC LLM, направленные на улучшение эффективности и доступности искусственного интеллекта. Проекты, такие как NexusRaven, Toolformer и ToolAlpaca, расширили функциональность вызова функций в искусственном интеллекте, стремясь к эффективности, аналогичной GPT-4. Техники, такие как LoRA, облегчили настройку под ограничения GPU. Однако достижение баланса между размером модели и операционной эффективностью остается ключевым ограничением.
Исследователи Университета Стэнфорда представили Octopus v2, передовую модель языка на устройстве, которая решает проблемы задержки, точности и конфиденциальности, связанные с текущими приложениями LLM. Octopus v2 значительно снижает задержку и улучшает точность для приложений на устройствах. Его уникальность заключается в методе тонкой настройки с функциональными токенами, обеспечивающими точный вызов функций и превосходящим GPT-4 по эффективности и скорости, сокращая длину контекста на 95%.
В бенчмарк-тестах Octopus v2 достигла точности в 99,524% при вызове функций, превзойдя GPT-4. Модель также продемонстрировала снижение времени ответа, с минимизацией задержки до 0,38 секунды на вызов, что представляет собой улучшение в 35 раз по сравнению с предыдущими моделями. Кроме того, для обработки требовалась на 95% меньшая длина контекста, демонстрируя свою эффективность в обработке операций на устройствах.
Octopus v2 является значительным прорывом в моделировании языка на устройстве, достигая высокой точности вызова функций и снижая задержку, тем самым решая ключевые проблемы производительности искусственного интеллекта на устройствах. Его инновационный подход к тонкой настройке с функциональными токенами радикально сокращает длину контекста, повышая операционную эффективность. Это исследование показывает технические достоинства модели и ее потенциал для широкого применения в реальном мире.
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, оставаться конкурентоспособным и использовать Octopus v2 от Университета Стэнфорда для усовершенствования языковых моделей на устройствах для обеспечения функциональности суперагента, обратитесь по адресу hello@itinai.com для получения консультаций по управлению KPI и практических решений в области искусственного интеллекта.
Одно из практических решений в области искусственного интеллекта – AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Ссылки для получения дополнительной информации:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Исследователи Университета Стэнфорда представили Octopus v2: усовершенствование языковых моделей на устройствах для обеспечения функциональности суперагента
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
