Press "Enter" to skip to content

AI普惠化:MosaicML对开源LLM运动的影响

高品质基础模型为整个行业开启新的可能性…

(Photo by Raimond Klavins on Unsplash)

最近,我们对创建开源大型语言模型(LLMs)的当前研究进行了概述。在所有这些工作中,模型使用一种常见框架和几个简单组件创建;请见下文。

创建和完善LLM的多步骤过程(引用自[12, 13])

尽管该框架有几个步骤,但第一步可以说是最重要的。通过广泛、高质量的预训练来创建更强大的基础模型,使得LLM在经过监督微调(SFT)和人类反馈的增强学习(RLHF)后获得更好的结果。然后,由于使用了改进的模型,下游应用也会更好。预训练(基础)模型是任何LLM应用的常见起点。

直到最近,开源基础模型要么与专有模型相比表现不佳,要么只能用于研究。然而,随着MosaicML发布了MPT-7B和MPT-30B [1, 2],这一情况发生了改变。这些开源基础模型实现了令人印象深刻的性能水平,可以用于商业用途,并带有一整套用于训练、微调和评估LLMs的高效软件。这些开源工具能够以大大降低的成本探索LLMs的各种专业应用场景,使其成为人工智能从业者的有力资源。

更快的LLMs和更长的上下文长度

MPT-7B/30B模型基于典型的仅编码器transformer架构。然而,进行了一些关键修改,包括:

在本节中,我们将了解每个组件的工作原理以及它们对LLMs的影响。为充分理解本节的细节,可能有必要复习以下概念:

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *