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斯坦福团队开源端侧大模型 Octopusv2

斯坦福大学研究团队近日推出了一款全新的开源端侧大模型 Octopusv2。 论文:Octopus v2: On-device language model for super agent 论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.01744 模型主页:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2 Octopusv2是一款拥有20亿参数的开源语言模型,专为在Android设备上运行而设计,同时也适用于汽车、个人电脑等其他端侧设备,并将实用性扩展到从 Android 系统管理到多个设备的编排等各种应用程序。 该模型在准确性和延迟方面的表现超越了GPT-4,并且在上下文长度上减少了95%,显示出了显著的性能优势。此外,Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。 Octopus-V2-2B模型的开发过程中,研究团队采用了创新的函数token策略,这使得模型在训练和推理阶段能够高效地生成复杂的函数调用。

谷歌发布代码大模型 CodeGemma

谷歌发布了用于辅助编程的代码大模型 CodeGemma。CodeGemma 基于谷歌今年 2 月发布的轻量级开源大模型 Gemma,针对 Gemma 的两个不同参数规模的版本 Gemma 2B 和 Gemma 7B 发布了 CodeGemma 2B 和 CodeGemma 7B(有预训练和指令微调两种)。 因此 CodeGemma 有 3 个模型变体: 7B 预训练变体,专门用于补全代码以及利用代码前缀和/或后缀生成代码 70 亿指令微调变体,用于自然语言到代码的聊天和指令遵循 先进的 2B 预训练变体,代码补全速度快至 2 倍 CodeGemma 可以执行各种编码任务,例如填充中间代码补全、代码生成、自然语言理解、数学推理和指令遵循。 CodeGemma 具有多项优势: 智能代码补全和生成:无论您是在本地工作,还是使用 Google Cloud 资源,都可以填写整行、函数,甚至生成整块代码块。 准确性更高:CodeGemma 模型基于 Web 文档、数学和代码中的 5000 亿个词元(主要是英语)数据训练而成,生成的代码不仅语法正确,而且语义上也更有意义,从而减少错误并缩短调试时间。...

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