标签： AI

大家好，欢迎来到我的博客！今天，我们要聊一聊有关两个开源语言模型的故事，它们分别是 LLAMA 和 LLAMA2。正如在科技世界里常见的，这两个模型的出现，都代表着一次重要的突破和进化。那么，它们是如何超越自身，再次突破技术瓶颈的呢？让我们一起探索吧。

1. LLaMA：以开放和高效为目标的基础语言模型

首先，我们来看看第一个主角 LLAMA。它仅仅使用公开可用的数据（数量高达数万亿 tokens）就训练出了效果超越 GPT-3 和 Chinchilla-70B PaLM-540B 的模型。最让人惊奇的是，它的体积比 GPT-3 小十倍，但效果更好。这是怎么做到的呢？

LLaMA 的开发者们发现，给定一定的计算量预算，我们可以通过在较小的模型上训练更多的数据来获取最好的效果。这就是 LLAMA 所依据的尺度原则。

为了训练 LLAMA，开发者们使用了多种来源的预训练数据，包括英文 CommonCrawl, Github, Wikipedia 等。每一种数据都经过了严格的清洗和筛选，以确保模型训练的质量。在训练时，每个 token 只训练一次，除了 Wikipedia 和 Books，训练了两次。

LLaMA 的模型结构基于 transformer，在 GPT3、PaLM、GPTNeo 的基础上做出了改良。其中包括使用 RMSNorm 进行 Pre-normalization，使用 SwiGLU 替换 ReLU 作为激活函数，舍弃绝对位置编码，使用旋转位置编码等一系列创新手段。

2. LLaMa 2：基础和微调并进的聊天模型

接下来，我们来了解一下 LLAMA 的升级版本——LLAMA2。虽然 LLAMA1 的效果已经非常优秀，但是与闭源的“产品级”模型相比，如 ChatGPT、BARD、Claude，仍有一定的差距。因此 LLAMA2 的目标就是要尽可能地提升模型的性能，使其更符合人类的偏好。

LLAMA2 的训练数据量增加了40%，达到了2万亿 tokens。同时，上下文长度翻倍，引入了 grouped-query attention 的新技术。这些改变使得 LLAMA2 在长数据的效果明显提升，而在短数据上的性能则没有下降。

LLAMA2 在微调上也做了很多工作。它引用了 LLAMA1 中的 SFT 数据集设置，对模型进行了精细的调整。在收集数据时，采用了课程策略，逐渐将问题复杂化，使得模型能够更好地适应和处理各种问题。

结语

总的来说，LLAMA 和 LLAMA2 的出现，代表了开源模型的重大进步。他们的成功，得益于严谨的数据处理，创新的模型结构，以及精细的模型调整。这些都是我们在探索人工智能的道路上，值得学习和借鉴的经验。

希望这篇博客能给你带来一些启发和灵感。我们下次再见！

XAgent 是一个开源的基于大型语言模型（LLM）的自主智能体，能够自动解决各种任务。它旨在成为一个通用的智能体，应用于各种任务。尽管 XAgent 目前仍处于早期阶段，我们正在不断努力改进它。

我们的目标是创建一个可以解决任何给定任务的超级智能体。我们欢迎全职、兼职等各种形式的合作。如果您对智能体的前沿感兴趣，并希望加入我们实现真正的自主智能体，欢迎与我们联系。

XAgent 特点

XAgent 具有以下特点：

• 自主性：XAgent 可以在没有人类参与的情况下自动解决各种任务。
• 安全性：XAgent 被设计为安全运行。所有的行为都被限制在一个 Docker 容器内，不用担心您的主机环境受到影响。
• 可扩展性：XAgent 被设计为可扩展的。您可以轻松地添加新的工具来增强智能体的能力，甚至是新的智能体！
• GUI：XAgent 为用户提供了友好的 GUI 来与智能体交互。您也可以使用命令行界面与智能体交互。
• 与人类的合作：XAgent 可以与您合作解决任务。它不仅有能力在行进中遵循您的指导来解决复杂的任务，而且在遇到挑战时还可以寻求您的帮助。

工具服务器

工具服务器为 XAgent 提供强大和安全的工具来解决任务的服务器。它是一个 Docker 容器，为 XAgent 提供一个安全的运行环境。目前，工具服务器提供以下工具：

• 文件编辑器：提供一个文本编辑工具，可以写入、读取和修改文件。
• Python笔记本：提供一个交互式的 Python 笔记本，可以运行 Python 代码来验证想法、绘制图形等。
• 网页浏览器：提供一个网页浏览器，可以搜索和访问网页。
• Shell：提供一个 bash shell 工具，可以执行任何 shell 命令，甚至安装程序和托管服务。
• Rapid API：提供一个从 Rapid API 检索 API 并调用它们的工具，为 XAgent 提供了广泛的 API。

快速开始

首先，您需要安装 Docker 和 docker-compose。然后，您需要构建工具服务器的镜像。在 ToolServer 目录下，运行以下命令：

cd ToolServer
docker-compose up

这将构建工具服务器的镜像并启动工具服务器的容器。如果您想在后台运行容器，请使用 docker-compose up -d。

在启动 ToolServer 后，您可以配置并运行 XAgent。首先，安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

然后，您需要使用 config.yml 配置 XAgent 才能运行。请提供至少一个 OpenAI key，用于访问 OpenAI API。

最后，运行 XAgent：

python run.py --task "put your task here" --model "gpt-4"

您可以使用参数 --upload_files 来指定提交给 XAgent 的文件。

案例

我们提供了一些使用 XAgent 解决任务的案例。您可以在 XAgent 官网上查看我们的在线演示。我们还提供了视频演示和使用 XAgent 的案例。

案例1. 数据分析：展示双环机制的有效性

在这个案例中，我们将展示 XAgent 如何利用双环机制来解决数据分析任务。我们将使用一个简单的数据集 iris.zip 上传到 XAgent，然后让 XAgent 分析数据集并生成一个报告。XAgent 将任务分解为 4 个子任务：数据理解，验证 Python 环境，编写数据分析代码，编写报告。

案例2. 推荐：展示与人类的合作

XAgent 拥有独特的能力，可以积极寻求人类协助并共同解决问题，持续重新定义着人类与智能体人合作的界限。如下方截图所示，用户寻求了 XAgent 的帮助，以推荐一些适合友好聚会的优秀餐厅，但未提供具体细节。识别到提供的信息不足，XAgent 利用了“请求人类帮助”工具，促使人类介入以获取用户的偏好位置、预算限制、烹饪偏好以及任何饮食限制。凭借这宝贵的反馈信息，XAgent 轻松地生成了定制的餐厅推荐，确保用户及其朋友们获得了个性化和令人满意的体验。

案例3. 训练模型：高级工具使用者

XAgent 不仅能处理琐碎任务，还可以在复杂任务中提供宝贵的帮助，比如模型训练。在这里，我们展示了一个用户希望分析电影评论并评估特定电影周围公众情感的情景。作为回应，XAgent 迅速启动了下载 IMDB 数据集的过程，以训练一款先进的 BERT 模型。拥有了这个训练有素的 BERT 模型，XAgent 能够轻松地应对电影评论的复杂细节，提供关于公众对各种电影看法的见解性预测。

评测

我们进行了人类偏好评估，以评估 XAgent 的性能。我们为评估准备了超过 50 个现实世界的复杂任务，可以分为 5 个类别：搜索与报告，编码与开发，数据分析，数学和生活助手。我们将 XAgent 的结果与 AutoGPT 进行比较，结果显示 XAgent 完全胜过 AutoGPT。

博客

我们的官方博客在这里！

引用

如果您发现我们的仓库对您有帮助，希望您能引用我们的论文：

@misc{xagent2023,
      title={XAgent: An Autonomous Agent for Complex Task Solving}, 
      author={XAgent Team},
      year={2023},
}

以上就是 XAgent 的详细介绍和使用案例，希望对您有所帮助。