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在人工智能的动态领域中，一个持续存在的挑战给该领域的进展蒙上了一层阴影：围绕着最先进的AI模型的谜团。虽然不可否认地令人印象深刻，但这些专有的奇迹一直保持着一种隐藏着开放研究和发展进程的神秘氛围。Hugging Face的一支专门研究团队通过IDEFICS（Image-aware Decoder Enhanced à la Flamingo with Interleaved Cross-attentionS）的引入，弥合了这个巨大的鸿沟。这个多模态语言模型不仅仅是一个简单的竞争者；在功能方面，它与其闭源的对手齐肩。 此外，它还以令人耳目一新的透明度运作，利用公开可用的数据。这个努力背后的推动力是鼓励开放性、可访问性和协作创新的人工智能。在一个渴望着开放性的AI模型，能够熟练处理文本和图像输入以产生连贯对话输出的世界中，IDEFICS成为进展的光芒。 虽然目前的方法值得赞赏，但它们仍然陷入了专有的限制中。然而，IDEFICS的领导者们提出了一个更大胆的建议：一个开放获取的模型，与其闭源的对手在性能上相当，并且完全依赖于公开可用的数据。这个具有远见的创造以Flamingo的强大为基石，有两个版本可供选择：一个有800亿参数的变体和一个有90亿参数的变体。这种范围的分歧确保了它在各种应用中的适应性。研究团队的愿望超越了简单的进步；他们希望建立一个透明的AI开发范式，解决多模态对话AI中的空白，并为其他人奠定舞台。 IDEFICS登场，一个真正的多模态模型奇才。它具有将图像和文本序列吸收为上下文连贯对话文本的天赋能力。这种创新与团队的总体透明度使命完美契合-这是一种贯穿其中的特质。该模型的基石是公开可用的数据和模型的堆叠，有效地推翻了进入门槛的壁垒。其性能证明了这一点：IDEFICS通过轻松回答关于图像的查询、生动地描述视觉叙事，甚至创造与多张图像相关的故事而令人惊叹。它的800亿和90亿参数版本的双重奏与前所未有的可扩展性相 resonates。这个多模态的奇迹，经过仔细的数据整理和模型开发，展开了开放研究和创新的新篇章。 https://huggingface.co/blog/idefics 作为对闭源专有模型所带来的困难的回应，IDEFICS成为开放创新的火球。超越简单的创造，这个模型象征着走向可访问和协作式AI开发的一大步。将文本和图像输入融合，产生一系列对话输出，预示着跨行业变革的来临。研究团队对透明度、道德审查和共享知识的奉献将人工智能的潜力凝结成实质，有望造福人类。在其本质上，IDEFICS展示了开放研究在引领超凡技术新时代方面的潜能。随着AI社区响应这一鼓舞人心的号召，可能性的边界扩展了，为更加光明、更加包容的数字明天带来了承诺。

最近，AI研究实验室的科学家们发布了GOAT-7B-Community模型，该模型通过使用GoatChat应用的数据对LLaMA-2 7B模型进行了改进。Meta的LLaMA v2 7B经过微调，成为了最先进的GOAT-7B-Community模型，利用了从GoatChat应用获得的新颖、细粒度的数据集。 “对齐”在创建大型语言模型（LLM）中至关重要。这是一种模型可以拒绝回答其认为不道德或非法的问题的思想，基于其教育和经验。对齐对于道德AI实施至关重要，但也给模型优化带来了新的障碍。 研究人员注意到，通过对齐生成的回答很少提供客户所需的精确细节。这些反应通常更为温和，表明不愿意详细阐述。解决这个问题是至关重要的，如果要构建一个可靠的模型，为问题提供深入和完整的回答。他们发现，对齐过滤器并不能消除所有不当建议。因此，对齐通常会导致丢弃大量的数据集。这相当于案例中总信息的三分之一左右。 鉴于这个问题，研究人员开发了一种新的清理数据集的技术。此外，他们进行了一项受管制的实验，以全面了解对齐回复对模型性能的影响。 科学家们是如何受教的 配备八个A100 NVIDIA GPU的高性能节点为深度学习计算提供了支持。研究人员选择了bfloat16浮点格式和DeepSpeed ZeRO-3优化作为训练过程的基础。他们对模型进行了三次迭代，每隔一个时期保存一次进展。然而，经验证据显示，执行一个时期后，质量开始下降。这促使他们重新思考他们的策略，并选择进行一次训练时期并进行一次中途检查。常用的评估语言模型的标准，如MMLU和BigBench Hard，用于评估GOAT-7B-Community模型。团队目前正在分析所有模型，并将很快发布他们的研究结果。 用途 大语言模型和聊天机器人的研究是GOAT-7B-Community的主要关注点。自然语言处理、机器学习和人工智能的学者和爱好者将发现它特别有用。 限制 尽管具有令人印象深刻的推理能力，该模型仍然存在与其相对较小的规模（7B模型被认为是“小型”LLM）相关的问题。其中最明显的问题是“幻觉”。这些“幻觉”是一个不断阻碍解决的障碍，随着LLM的改进和扩展。 “幻觉”是人工智能研究中非常强调的一个持久性问题。最终目标是开发出能够产生逻辑上正确、符合语法的答案，并忠实于所提供事实的模型。 风险和偏见 由于GOAT-7B-Community模型使用了公共和专有数据进行训练，因此该模型的可靠性不高，可能会返回与现实相悖的结果。因此，GOAT-7B-Community模型可能产生不准确、有偏见甚至令人反感的结果。 主要观察 没有比这更好的免费7B模型。 良好的MMLU结果的关键是多样化和高质量的数据集。 与当前的13B模型相比，7B的表现令人钦佩。 然而，尺寸限制仍然存在。…

人工智能领域最新的突破是大型语言模型（LLM）的引入。这些模型使我们能够更简洁地理解语言，从而更好地利用自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）。这些模型在包括文本摘要、问答、内容生成、语言翻译等各种任务上表现良好。它们能够理解复杂的文本提示，甚至能够理解带有推理和逻辑的文本，并识别数据之间的模式和关系。 尽管语言模型在各种任务中表现出色，并且在最近的发展中取得了显著进展，但它们仍然难以高效地通过API调用使用工具。即使是像GPT-4这样有名的LLM也难以生成精确的输入参数，并经常推荐不合适的API调用。为了解决这个问题，伯克利和微软研究人员提出了Gorilla，这是一个基于细调的LLaMA模型，它在生成API调用方面击败了GPT-4。Gorilla有助于选择合适的API，提高LLM与外部工具合作执行特定活动的能力。 研究团队还创建了一个名为APIBench的数据集，其中包含了大量重叠功能的API。该数据集是通过收集TorchHub、TensorHub和HuggingFace等公共模型库的ML API创建的。每个API都包含来自TorchHub和TensorHub的每个API请求，并选择HuggingFace每个任务类别的前20个模型。此外，他们使用自我指导方法为每个API生成了十个虚构的用户查询提示。 使用这个APIBench数据集和文档检索，研究人员对Gorilla进行了细调。这个70亿参数的模型在API功能的正确性和减少产生幻觉错误方面优于GPT-4。文档检索器与Gorilla的有效集成展示了LLM更精确使用工具的可能性。Gorilla的改进的API调用生成能力以及根据需要修改文档的能力提高了模型结果的适用性和可靠性。这一发展非常重要，因为它使LLM能够跟上定期更新的文档，为用户提供更准确和最新的信息。 研究人员分享的一个例子显示了Gorilla如何正确识别任务并提供经过充分确认的API结果。模型生成的API调用显示GPT-4为假想模型生成API请求，这表明它对任务的理解不足。Claude选择了错误的库，显示了无法识别正确资源的能力不足。相比之下，Gorilla正确识别了任务。因此，Gorilla与GPT-4和Claude不同，其API调用生成准确，既展示了其增强的性能，又展示了其任务理解能力。 总之，Gorilla是语言模型列表中的重要增加，因为它甚至解决了编写API调用的问题。它的能力能够减少与产生幻觉和可靠性相关的问题。