家用版GPT-4问世！微软开放微调指令集，性能媲美原版，支持中英文

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
微软近日发布了面向家庭用户的家用版GPT-4，该版本经过优化调整，并提供详细的微调指令集。其处理能力和语言理解能力可与原始版本相媲美，同时支持中文和英文，为用户提供更加个性化的服务体验。缺数据不是问题，直接用GPT-4生成的指令就够了，这可能会导致标注员面临失业的风险。「指令」（Instruction）是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素，可以让语言模型的输出更符合人类偏好。但指令的标注工作需要耗费大量的人力资源。即便有了开源的语言模型，资金不足的学术机构和小公司也很难训练出自己的ChatGPT版本。最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术，并首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。在基于Meta开源的LLaMA模型上的实验结果表明，由 GPT-4生成的5.2万条英语和汉语instruction-following数据，在新任务中的表现优于以前最先进的模型生成的数据。研究人员还从GPT-4中收集反馈及比较数据，以便进行全面评估与奖励模式训练。研究团队重用了斯坦福大学发布的Alpaca模型所用到的5.2万条指令，每一条都描述了模型应执行的任务，并遵循相同的prompting策略；同时考虑有输入和无输入的情况作为任务上下文或输入。通过大型语言模型对这些指令进行输出答案处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

家用版GPT-4问世！微软开放微调指令集，性能媲美原版，支持中英文

优质

微软近日发布了面向家庭用户的家用版GPT-4，该版本经过优化调整，并提供详细的微调指令集。其处理能力和语言理解能力可与原始版本相媲美，同时支持中文和英文，为用户提供更加个性化的服务体验。缺数据不是问题，直接用GPT-4生成的指令就够了，这可能会导致标注员面临失业的风险。「指令」（Instruction）是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素，可以让语言模型的输出更符合人类偏好。但指令的标注工作需要耗费大量的人力资源。即便有了开源的语言模型，资金不足的学术机构和小公司也很难训练出自己的ChatGPT版本。最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术，并首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。在基于Meta开源的LLaMA模型上的实验结果表明，由 GPT-4生成的5.2万条英语和汉语instruction-following数据，在新任务中的表现优于以前最先进的模型生成的数据。研究人员还从GPT-4中收集反馈及比较数据，以便进行全面评估与奖励模式训练。研究团队重用了斯坦福大学发布的Alpaca模型所用到的5.2万条指令，每一条都描述了模型应执行的任务，并遵循相同的prompting策略；同时考虑有输入和无输入的情况作为任务上下文或输入。通过大型语言模型对这些指令进行输出答案处理。

（原创）增强版中英文匹配功能，媲美ERWIN

优质

本工具提供增强版中英文匹配功能，优化数据库设计与管理，性能直逼行业标杆ERWIN，助力用户提高工作效率和数据准确性。数据库建模工具ERWIN中的中文字段匹配成英文字段的功能非常实用，并且能够确保英文字段命名的一致性。然而，公司目前使用的数据库建模工具是ERStudio，它不具备此功能。为此开发了一个组件来实现这项功能并进一步改进和扩展了其匹配能力。具体来说： 1. 改进了ERWIN中需要手动排序参数记录的问题。 2. 增加了两个警告提示：字段长度警告、字段匹配警告。使用该组件时，用户在创建物理模型之前需列出所有中文字段，并设置对应的中英文对照表。这样可以自动完成所有字段的英文命名转换工作，从而实现数据库建模过程中的规范化管理。

利用GPT-4进行大模型指令微调，新任务零样本性能进一步提高

优质

本文探讨了使用GPT-4对大型语言模型进行指令微调的方法，并展示了其在新任务上实现零样本学习能力提升的效果。大模型的指令微调水平正在不断提高，最近微软采用了GPT-4进行相关工作。从谷歌T5模型到OpenAI GPT系列的大语言模型（LLMs），这些模型已经展示了令人印象深刻的泛化能力，包括上下文学习和思维链推理等。为了使LLMs能够遵循自然语言指令并完成实际任务，研究人员一直在探索各种微调方法。目前有两种主要的实现方式：一种是通过使用人类标注的数据在广泛的任务上进行微调；另一种则是利用手动或自动生成的指令增强公共基准数据集来进行监督学习。其中，“Self-Instruct”是一种简单而有效的方法，它从最先进的指令微调模型生成的大规模遵循数据中学习，并使LLMs更好地与人类意图对齐。实践证明，这种方法在提升零样本和小样本泛化能力方面非常有效。最近的成功案例如ChatGPT和GPT-4为利用指令微调改进开源大语言模型提供了巨大机会。Meta的LLaMA系列就是这样一个例子，它的性能可以媲美专有模型如GPT-3。“Self-Instruct”因其卓越的表现和低成本而迅速被采用来训练LLaMA遵循各种指令。

GPT-4技术报告（中文/英文版本）

优质

《GPT-4技术报告》提供了对最新迭代模型的技术细节、性能评估及应用案例的全面分析，涵盖语言生成、理解与对话等领域的突破性进展。文档同时提供中英文双语版本以满足全球读者需求。我们报告了GPT-4的发展情况，这是一个大规模的多模态模型，能够接受图像和文本输入并生成文本输出。尽管在许多实际场景中其能力尚不及人类水平，但在各种专业和学术基准测试中表现出了接近或达到人类水准的能力，包括通过模拟律师资格考试，在考生中的排名约为前10%左右。GPT-4是一个基于转换器架构的预训练模型，用于预测文档中的下一个令牌。经过对齐训练的过程后，该模型在事实准确性和行为预期方面得到了显著提升。该项目的一个核心组成部分是开发出能够进行有效预测和优化的方法与基础设施，在计算资源不超过11000单位（相对于GPT-4）的条件下实现这一点。这使得我们能够在一定程度上预估GPT-4的行为表现。此外，本技术报告还介绍了GPT-4这种大型多模态模型的发展情况。此类模型因其潜在的应用价值而成为研究热点领域之一，它们可用于诸如对话系统、文本摘要以及机器翻译等多种应用场景中，并在过去几年里取得了显著的研究进展和成果。开发这类模型的主要目标之一是增强其理解和生成自然语言文本的能力，尤其是在处理更为复杂且微妙的情境时。为了测试GPT-4在这些情境下的表现能力，研究人员对其进行了多种最初为人类设计的评估测试，在此过程中它表现出色，并经常超越大多数参与的人类受试者的成绩。

微软154页评测GPT-4

优质

本文是一份由微软团队撰写的长达154页的深度报告，详细评测了OpenAI最新的人工智能模型GPT-4的技术特点和应用潜力。 2023年3月微软的研究表明，GPT-4已经初具通用人工智能（AGI）的雏形。测试结果显示，GPT-4不仅在语言处理方面表现出色，在数学、编程、视觉识别、医学诊断、法律咨询和心理学分析等复杂领域也表现优异，并且无需特别提示。论文《人工智能的火花：对GPT-4早期实验的探索》指出，AGI具备推理能力、规划技能、问题解决技巧、抽象思维能力和快速学习及经验积累的能力。OpenAI开发的新一代大型语言模型（LLMs）如GPT-4，在计算规模和数据量上实现了前所未有的突破，其性能显著提升。研究发现，早期版本的GPT-4在多个复杂任务中接近或超越了人类水平的表现，并且展示了比以往模型更广泛的智能。这使得它被视为一个初步但不完整的AGI系统。我们的研究重点在于揭示GPT-4的局限性以及迈向更加深入、全面的AGI所面临的挑战，这些可能需要新的技术范式来解决。尽管取得了显著的进步，但在推动AGI的发展过程中仍有许多问题亟待解决。在数学和编程任务中，GPT-4展示了强大的逻辑推理能力和抽象思维能力，并能够编写和理解各种语言的代码，包括调试和优化现有程序的能力。此外，在视觉识别、医学诊断、法律咨询及心理学分析等领域也表现出了令人印象深刻的理解力与解释力。然而，GPT-4仍然存在一些局限性：例如它可能无法处理实时更新的信息或缺乏对新知识的学习能力；其决策过程的透明度不足可能导致不可预见的结果。此外，在伦理和隐私方面也需要加强关注以防止潜在滥用风险。鉴于技术进步对未来社会的影响日益增大，我们反思了未来研究的方向。为了确保AI的发展不仅在技术上取得突破还需兼顾道德、法律和社会责任方面的同步发展，这需要跨学科的合作包括科学家、政策制定者以及公众共同参与构建一个安全公正且有益于人类的AI未来环境。 GPT-4的出现标志着人工智能领域的一个重要里程碑，并预示着AGI的可能性。然而前行之路充满挑战，在谨慎积极应对这些挑战的同时我们期望在未来的人工智能发展中取得更大的突破。

全新免费商用开源GPT模型发布，50G权重文件可供直接下载，性能媲美GPT-3

优质

近日，一款全新的免费商用开源GPT模型震撼问世，其包含50GB的预训练参数，用户可直接下载使用。该模型在多项基准测试中表现出色，与GPT-3不相上下，为自然语言处理领域带来革新性突破。真正的开源GPT模型终于来了。这个模型的参数量级为130亿，大小与最近Meta开放的LLaMA-13B相当。从数据集、模型权重到计算优化训练，全部都是开源的，并且可以商用。尽管此前DeepMind和Meta等组织陆续发布了几个接近GPT-3的模型，但这些模型大多没有完全公开源代码或限制了商业用途。例如，最接近GPT-3的Meta OPT模型只开放给研究者使用并且不允许商用。这意味着即使企业能够复制其他人的工作成果，也无法直接将其用于实际应用中。现在一家名为Cerebras的公司开源了一系列GPT模型，这为业界追赶先进水平提供了机会。Cerebras一共发布了7个不同规模的GPT模型，参数量分别为1.11亿、2.56亿、5.9亿、13亿、27亿、67亿和130亿。根据Cerebras公司的说法，这些开源模型不仅包含数据集且可用于研究及商业用途，并开放了预训练的模型权重（从文件大小来看接近50G）。基于他们公开的预训练模型，用户仅需少量的数据对模型进行微调就能构建出性能不错的模型。此外，在这次发布的GPT模型中还特别考虑到了计算优化训练以提高效率。

微软文字转语音演示，支持中英双语

优质

这是一段由微软提供的文字转语音技术演示视频，展示了该软件在中文和英文两种语言中的出色转换能力。使用微软的文字转语音功能需要先安装SpeechSDK51.exe 和 SpeechSDK51LangPack.exe，在C#开发环境中非常好用。

ChatGLM微调指令数据集

优质

ChatGLM微调指令数据集是专为优化ChatGLM对话模型性能而设计的一系列高质量训练数据集合，涵盖多样化的应用场景与用户需求。 chatglm微调指令数据集可以用来训练自己的微调大模型，数据格式为instruction: , input: , output，文本格式大小约为18M左右，是大语言模型微调训练的必备资源。