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        三個臭皮匠頂個諸葛亮?可能是真的,已證實混合多個小模型性能比肩GPT3.5

        AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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        三個臭皮匠頂個諸葛亮?可能是真的,已證實混合多個小模型性能比肩GPT3.5

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        原標題:三個臭皮匠頂個諸葛亮?可能是真的,已證實混合多個小模型性能比肩GPT3.5
        關鍵字:人工智能,模型,報告,系統,參數
        文章來源:機器之心
        內容字數:5617字

        內容摘要:


        機器之心報道
        編輯:rome對模型參數量的迷信、執念也許可以放下了,混合多個小模型也是未來構造對話型 AI 的一個光明的方向。
        在對話型人工智能(AI)研究中,存在趨勢即朝著開發參數更多的模型方向發展,如 ChatGPT 等為代表的模型。盡管這些龐大的模型能夠生成越來越好的對話響應,但它們同時也需要大量的計算資源和內存。本文研究探討的問題是:一組小模型是否能夠協同達到與單一大模型相當或更好的性能?
        本文介紹了一種創新而簡單的方法:混合。
        作者展示了如果從一組小規模的對話型人工智能中隨機選擇回復,生成的對話型人工智能具有很強的性能和吸引力,可以勝過參數數量級大很多的系統。作者觀察到混合模型似乎具有 “最優” 的特征,通過在對話歷史上進行條件化響應,一個具有特定屬性的單一模型能夠學習其他系統的能力。可以為用戶提供更引人入勝和多樣化的回復和使用體驗。
        作者通過在 CHAI 平臺上進行大規模 A/B 測試,證明了混合模型的有效性。在真實用戶的測試中,包含三個 6-13B 參數 LLM 的混合模型,勝過了 OpenAI 的 175B + 參數 ChatGPT。并且混合模型的用戶留存率顯著高于基于


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        聯系作者

        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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