7 個最佳開源法學碩士

 
開源 LLM（大型語言模型）不僅是一種稍縱即逝的趨勢，也是科技產業的一股變革力量。這些強大的工具正在重塑我們與機器互動的方式，在自然語言處理和生成方面提供前所未有的能力。隨著開源法學碩士的興起，前景變得更加令人興奮，因為它們提供了一個以前難以想像的創新、協作和可訪問性平台。

開源法學碩士的重要性怎麼強調都不為過。它們充當透明度的燈塔，允許更深入地了解其內部運作，並且使用戶能夠根據自己的特定需求自訂這些模型。這種技術的民主化不僅有利於開發人員和研究人員，也有利於渴望在不受專有系統限制的情況下利用人工智慧力量的企業和愛好者。

 

開源法學碩士的需求

開源法學碩士是遊戲規則改變者，它提供了專有模型無法比擬的客製化和靈活性水平。對於企業來說，這意味著能夠根據其獨特的需求微調模型，確保人工智慧完全符合其營運需求。開源方法也避免了供應商鎖定的潛在陷阱，讓使用者可以自由創新，而不受單一提供者生態系統的束縛。

此外，開源法學碩士證明了技術社群的協作精神。他們的蓬勃發展得益於無數擁有共同目標的個人的貢獻：推動人工智慧領域的發展。這種集體努力不僅加快了創新的步伐，而且由於開發過程中涉及不同的觀點，還確保了模型的穩健、安全且不易出現偏差。

總之，開源法學碩士的興起清楚地表明了該行業對開放、協作和包容性的承諾。隨著這些模型的不斷發展和改進，它們有望釋放新的可能性並推動各個領域的進步。無論您是經驗豐富的人工智慧從業者，還是剛開始探索這些模型的潛力，開源法學碩士的未來都是光明的，充滿機會。

 

7 個最佳開源法學碩士

1. 寒冷西北風
2. 駱駝2
3. 駱駝毛-13B
4. 開花
5. GPT-NeoX-20B
6. MPT-7B
7. 鶻

 

開源法學碩士如何運作？

開源法學碩士處於人工智慧革命的最前沿，為廣泛的應用提供多功能且強大的工具。這些模型在包​​含來自互聯網、書籍、文章等的文本的大量數據集上進行訓練，使它們能夠理解和生成類似人類的文本。這些法學碩士的開源性質意味著它們的程式碼（有時還有其他元件）可供任何人免費使用、修改和分發。這種可訪問性促進了技術社群內的創新和協作，使開發人員能夠針對特定任務微調模型或將其整合到更大的系統中。開源法學碩士的工作原理是透過神經網路層處理輸入文本，根據前一個單字提供的上下文預測序列中的下一個單字。這種能力使他們能夠以極高的準確性執行文字生成、翻譯、摘要等任務。

 

如何選擇開源LLM？

為您的課程選擇合適的開源法學碩士需要考慮幾個關鍵因素，以確保模型滿足您的特定需求。首先，評估與您的應用程式相關的任務的模型準確性，因為更高的準確性模型將提供更好的效能。考慮技術要求並確保它們與您的基礎設施功能（包括硬體和運算資源）保持一致。查看模型的授權條款以了解使用權、修改和分發要求也很重要。可擴展性是另一個重要因素，模型應該能夠有效地處理不斷增長的需求和資料大小。整合能力也很重要，模型應該與您計劃使用的程式語言、框架和 API 相容。最後，考慮模型是否支援遷移學習，這允許您根據特定任務微調預訓練模型，與從頭開始訓練模型相比，可以節省時間和資源。透過仔細評估這些因素，您可以選擇最適合您專案需求的開源法學碩士，並最大限度地發揮人工智慧在您的應用程式中的潛力。

 

開源法學碩士

1. 寒冷西北風

Mistral 是一個開源法學碩士和人工智慧平台，致力於解決人工智慧模型中一些最具挑戰性的方面，重點關注運算效率、實用性和可信度。這個開源法學碩士平台處於開放模型計劃的前沿，為用戶提供對模型權重的透明訪問，從而允許廣泛的客製化。 Mistral 致力於開放科學、社群參與和自由軟體的原則，在許可下發布其許多模型和部署工具，以促進與開源軟體 (OSS) 社群的互惠關係。

 

米斯特拉爾是做什麼的？

Mistral 提供了一個早期生成人工智慧平台，目前處於早期訪問階段。這個開源法學碩士平台為開放使用的生成和嵌入提供最佳化的模型。 Mistral 因其速度和功率而脫穎而出，速度快了六倍，同時在所有基準測試中均與 Llama 2 70B 等同類產品相當或優於 Llama 32,000 2.0B。該平台支援多種語言，具有自然編碼能力，可處理長度高達 XNUMX 的序列。由於採用 Apache XNUMX 許可，使用者可以靈活地透過 API 存取 Mistral 或獨立部署它。

 

米斯特拉爾主要特點

計算效率：Mistral 旨在實現高效運算，提供快速且強大的模型，且不會影響效能。

樂於助人且值得信賴：該平台旨在創建不僅對應用有幫助而且值得信賴的人工智慧模型，確保用戶可以依賴生成的輸出。

開放式模型系列：作為開放模型的領導者，Mistral 鼓勵透明度和定制，允許使用者根據自己的特定需求調整模型。

社群和自由軟體：憑藉對開放科學和社區的堅定信念，Mistral 在許可下發布其模型和工具，促進共享和協作的文化。

搶先體驗生成式 AI 平台：使用者可以在早期階段造訪 Mistral 的生成式 AI 平台，利用其最佳化的生成和嵌入模型。

多語言支援和編碼能力：該平台能夠理解和產生多種語言的文本，並具有固有的編碼功能，使其在各種用例中具有通用性。

長序列處理：Mistral 可以處理多達 32,000 個的長序列，這對於需要大量上下文的複雜任務很有幫助。

靈活部署：此模型可透過 API 或獨立部署使用，並具有 Apache 2.0 許可證，方便使用和整合。

 

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2. 駱駝2

Llama 2 是由 Meta 開發的開源 LLM（大型語言模型），旨在實現高級 AI 功能的民主化。它獲得了研究和商業用途的許可，為開發人員提供了接觸最先進的人工智慧技術的獨特機會。 Llama 2 是一項更廣泛計劃的一部分，旨在促進人工智慧社群內的開放協作和創新。透過提供對這一強大工具的訪問，Meta 旨在幫助人們塑造各個領域的下一波創新浪潮。

 

駱駝2有什麼作用？

Llama 2 的功能是利用具有 Transformer 架構的神經網絡，根據接收到的輸入來預測可能的後續文字。這使得它能夠產生在結構和相關性方面與人類非常相似的反應。該模型能夠理解和產生自然語言和程式碼，使其成為適用於廣泛應用的多功能工具。從幫助開發人員完成編碼任務到促進自然語言處理研究，Llama 2 作為一個多方面的平台，可以針對特定用例進行微調和自訂。

 

駱駝 2 主要特點

預訓練和微調模型：Llama 2 包含一系列模型，這些模型已在大量資料集上進行了預訓練，並針對對話等特定任務進行了微調。這個微調過程經過精心設計，強調安全性和實用性，確保模型不僅有效，而且在互動中負責任。

開源可訪問性：Llama 2 最重要的方面之一是它的開源性質。與許多專有模型不同，Llama 2 的程式碼和訓練細節可供仔細檢查，使開發人員和研究人員能夠了解其內部工作原理並為其開發做出貢獻。

定制化和靈活性：使用 Llama 2，使用者可以自由地根據自己的資料訓練模型，針對特定任務進行微調，甚至深入研究其底層程式碼。這種程度的客製化和靈活性對於創建根據特定需求和目標量身定制的人工智慧應用程式非常寶貴。

社區與協作：透過開源 Llama 2，Meta 創建了一個全球協作平台。來自世界各地的開發者和研究人員可以為模型的改進做出貢獻，分享見解，並共同突破人工智慧所能實現的界限。

與安全和創新保持一致：Meta 已採取措施確保 Llama 2 符合安全和創新原則。該模型經過了紅隊演習和外部對抗性測試，以識別和解決潛在的漏洞，體現了對負責任的人工智慧開發的承諾。

 

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3. 駱駝毛-13B

Vicuna-13B 是一種創新的開源聊天機器人模型，已使用約 70,000 個用戶共享對話在 LLaMA 基礎模型上進行了微調。此過程透過將 HTML 轉換為 Markdown 並過濾掉不適當或低品質的樣本來確保高品質的資料集。 Vicuna-13B 以其生成系統和高品質答案的能力而著稱，表現出令人印象深刻的性能，在某些方面甚至可以與 GPT-4 相媲美。該模型的開發強調了記憶體優化和多輪對話處理的改進，使其對自然語言處理和人工智慧聊天機器人領域做出了重大貢獻。

 

Vicuna-13B 有什麼功效？

Vicuna-13B 擅長產生連貫且情境相關的文字回應，使其成為各種應用的絕佳工具，包括客戶服務、教育工具等。透過利用用戶共享對話的大量資料集並採用先進的微調技術，Vicuna-13B 可以理解並參與複雜的對話，提供與人類對話模式非常相似的回應。此功能透過處理延長的對話長度的能力進一步增強，從而允許更深入的互動。該模型的開源性質也鼓勵全球技術社群不斷改進和調整。

 

Vicuna-13B 主要特點

微調 LLaMA 基礎模型：Vicuna-13B 利用強大的基礎，使其能夠針對各種主題和場景提供高品質、上下文感知的回應。

提高準確度：該模型因其對不同資料集的全面訓練而具有生成相關且精確響應的卓越能力。

開源可用性：Vicuna-13B 可免費使用、修改和分發，促進人工智慧和技術社群內的創新和協作。

多功能應用：從增強客戶服務體驗到作為語言學習和研究的動態工具，Vicuna-13B 的功能使其成為各個領域的寶貴資產。

具成本效益的培訓：模型的開發流程經過最佳化，可大幅降低訓練成本，使先進的人工智慧聊天機器人技術更容易使用。

安全和偏見緩解：儘管該領域還需要持續進行工作，但我們已努力解決安全問題並減少模型輸出中的潛在偏差。

 

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4. 開花

Bloom 是由 BigScience 研究工作室開發的開源 MML。 Bloom 擁有 176 億個參數，可產生 46 種自然語言和 13 種程式語言的文本，使其成為公眾可用的最廣泛的多語言模型之一。它在 Jean Zay 超級電腦上進行了透明訓練，旨在成為一項協作成果，涉及來自 1000 多個國家的 70 多名研究人員。 Bloom 是一項計劃的一部分，旨在為學術界、非營利組織和小型研究實驗室提供獲得高品質開源法學碩士的機會，而這些傳統上一直是資源豐富的工業實驗室的領域。

 

布魯姆是做什麼的？

Bloom 透過根據提示產生連貫的文字來執行各種語言任務。它是一種自回歸模型，可以產生與人類編寫的文本幾乎沒有區別的文本。除了文字生成之外，Bloom 還可以透過將其視為文字生成挑戰來執行尚未明確訓練的任務。這包括理解和產生多種語言和程式碼內容的能力，使其成為尋求探索開源法學碩士功能的研究人員和開發人員的多功能工具。

 

Bloom 主要特點

多語言能力：Bloom 因其能夠理解和生成多種語言的文本而脫穎而出，包括那些在人工智慧領域代表性不足的語言。這項功能對於全球應用和研究特別有利。

廣泛合作：Bloom 的開發是前所未有的協作努力的結果，匯集了不同的研究人員和志願者群體。這種人工智慧開發的集體方法鼓勵更具包容性和綜合性的模型。

透明的培訓流程：與專有模型不同，Bloom 的培訓過程是完全透明的，可以提供對其開發的見解，並可以更廣泛地了解其功能和潛在改進。

負責任的人工智慧許可證：Bloom 受 Responsible AI 授權管轄，旨在確保道德使用並防止技術濫用。這體現了對負責任的人工智慧開發和部署的承諾。

持續改進：BigScience 研討會打算不斷更新和改進 Bloom，增加新的語言和功能，並完善其功能。這種持續的發展確保了 Bloom 仍然是人工智慧領域的尖端工具。

 

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5. GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B 是 EleutherAI 的產品，EleutherAI 是一個致力於民主化和推動人工智慧研究的集體。該模型是 GPT-NeoX 系列的一部分，旨在為 GPT-3 等專有模型提供開源 LLM 替代方案。 GPT-NeoX-20B 擁有 20 億個參數，旨在理解和產生英語文本，使其成為執行各種自然語言處理任務的強大工具。其在開源許可下的開發和發布旨在促進人工智慧社群的創新和研究，為實驗和應用程式開發提供強大的平台。

 

GPT-NeoX-20B 有什麼作用？

GPT-NeoX-20B 專門透過根據輸入文字提供的上下文預測序列中的下一個標記來產生類似人類的文字。此功能使其能夠執行廣泛的任務，包括內容創建、摘要和問答等。然而，值得注意的是，雖然 GPT-NeoX-20B 擅長產生連貫且上下文相關的文本，但它是為英語語言處理而設計，不支援其他語言的翻譯或文本生成。使用者還應該警惕其局限性和偏差，因為模型的輸出可能並不總是準確的或沒有意外偏差。

 

GPT-NeoX-20B 主要特性

英語語言專業：GPT-NeoX-20B 專為處理和生成英語文本而定制，使其成為需要深入理解英語語法和語義的任務的專用工具。

20億個參數：該模型的大量參數使其能夠捕捉廣泛的語言細微差別，從而產生高度複雜且多樣化的文字輸出。

開源可用性：透過開源許可，GPT-NeoX-20B 鼓勵人工智慧研究社群內的協作和創新，允許開發人員和研究人員修改和建立模型。

內容創作與總結：它能夠預測序列中的下一個標記，這使其能夠非常有效地創建引人入勝的內容和總結現有文本，從而在新聞、行銷和教育等領域提供有價值的應用。

限制和偏見意識：GPT-NeoX-20B 的開發人員公開承認該模型的局限性和潛在偏差，並提倡以負責任的方式在應用程式中部署和使用該模型。

GPT-NeoX-20B 代表了對開源 MML 領域的重大貢獻，為英語文本生成和分析提供了強大的工具，同時也強調了人工智慧開發中道德考慮的重要性。

 

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6. MPT-7B

MPT-7B 源自於 MosaicML 兩年來的廣泛努力，旨在為開源、商業上可行的開源法學碩士創建新的基準。該模型是更廣泛計劃的一部分，其中包括 Composer、StreamingDataset 和 LLM Foundry 等開源軟體，以及 MosaicML Training 和 Inference 等專有基礎設施。 MPT-7B 旨在實現法學碩士培訓的民主化，提供無與倫比的效率、隱私和成本透明度。它使客戶能夠跨任何計算提供者和資料來源培訓開源法學碩士，確保從一開始就獲得最佳結果。對於那些希望為私人、商業或社區目的構建定製法學碩士的人來說，MPT-7B 被定位為一個理想的起點，無論目標是微調現有檢查點還是從頭開始訓練全新模型。

 

MPT-7B有什麼作用？

MPT-7B 有助於自訂大型語言模型的創建和部署，重點是可訪問性、效率和商業可行性。它支援在不同的計算平台和資料來源上培訓開源法學碩士，滿足隱私和成本效益的關鍵需求。該模型的突出之處在於為微調現有模型和從頭開始開發新模型提供了堅實的基礎。 MPT-7B 與 MosaicML 工具套件和基礎設施的整合簡化了 LLM 開發的複雜流程，使其更適合從個人開發人員到大型企業的廣泛用戶。

 

MPT-7B 主要特點

開源軟體集成：MPT-7B與Composer、StreamingDataset、LLM Foundry等開源工具緊密整合，增強了其靈活性和易用性。

專有基礎設施相容性：它與 MosaicML 的專有訓練和推理基礎設施無縫協作，在開源靈活性和專有效率之間提供平衡的方法。

客製化法學碩士大樓：該平台旨在成為建立針對特定私人、商業或社區需求的客製化開源法學碩士的首選解決方案。

效率和隱私：MPT-7B 優先考慮培訓過程的效率並保護隱私，解決了 LLM 發展中兩個最重要的問題。

成本透明：它引入了 LLM 培訓中前所未有的成本透明度，使用戶能夠更有效地管理預算。

跨運算提供者的多功能性：此模型的設計確保它可以在任何計算提供者之間進行培訓，提供無與倫比的多功能性和自由度。

MPT-7B 代表了大型語言模型開發民主化的重要一步，結合了最好的開源軟體和專有基礎設施，以滿足人工智慧社群的多樣化需求。

 

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7. 鶻

Falcon 是一種生成式大型語言模型，旨在增強跨各個領域的應用程式和用例。 Falcon 擁有一套參數範圍從 1.3B 到 180B 的模型，設計用途廣泛，可適應研究和商業需求。此模型附帶 REFINEDWEB 資料集，確保高品質的訓練基礎。 Falcon 的開源法學碩士性質強調了對人工智慧開發透明度和協作的承諾，允許廣泛使用和創新。

 

獵鷹是做什麼的？

Falcon 擅長產生連貫且上下文相關的文本，使其成為自然語言處理任務的強大工具。它能夠在不同的上下文中理解和生成類似人類的文本，使其可用於各種應用程序，從聊天機器人和虛擬助理到更複雜的語言建模專案。 Falcon 的設計促進了動態和互動式對話體驗，使用戶能夠以模仿人類互動的方式與模型互動。

 

獵鷹主要特點

多種型號尺寸：Falcon 提供了一系列具有不同參數數量的模型，可滿足各種運算需求和用例。這種多樣性允許使用者為其特定應用選擇最合適的模型大小，平衡效能和資源需求。

REFINEDWEB 資料集：Falcon 訓練的品質得到 REFINEDWEB 資料集的支持，該資料集為模型的語言能力提供了豐富多樣的基礎。此資料集有助於模型產生高品質、細緻入微的文字的能力。

開源和開放獲取：Falcon 的開源可用性確保它可以自由使用和修改，從而促進創新並允許廣泛的開發人員和研究人員社群為其發展做出貢獻。

應用的多功能性：此模型的設計和訓練使其能夠在各種自然語言處理任務中表現良好，使其成為研究和商業項目的靈活工具。

效能最佳化：Falcon 針對效率進行了最佳化，減少了訓練和部署所需的運算資源，使其更易於使用，尤其是在運算能力有限的場景中。

 

開源法學碩士常見問題解答

 

結論

對開源 MML 的探索揭示了人工智慧中一個充滿活力且前景廣闊的領域，它將對我們與技術互動的方式產生重大影響。這些模型的特點是能夠理解和產生類似人類的文本，不僅推進了自然語言處理的前沿，而且還培養了協作和創新的文化。這些開源法學碩士的性質使尖端人工智慧的獲取變得民主化，使廣泛的用戶能夠以多樣化且有意義的方式自訂、改進和應用這些模型。儘管存在與使用相關的挑戰，但它們所帶來的潛在好處和機會使開源法學碩士成為人工智慧技術持續發展的關鍵發展。隨著社區的不斷發展和貢獻，我們可以預期這些模型將變得更加複雜、易於訪問和具有影響力。