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  • Zephyr 7B Alpha:打破边界的人工智能语言模型

    无论你是AI研究者,还是对人工智能技术有所热爱的普通人,都一定听说过Hugging Face,这家以人工智能为核心,致力于开放研究和推广最前沿技术的公司。今天,我们将一起探索他们的新作品——Zephyr 7B Alpha模型,一款融合了最先进技术,且有着广泛应用场景的语言模型。我们会通过这篇文章深入理解其工作原理,应用限制,以及训练过程。让我们一起踏上这次知识的旅程吧。

    Zephyr 7B Alpha:一款全新的人工智能语言模型

    Zephyr是一系列训练有素、能够充当帮助助手的语言模型系列的开山之作,而Zephyr-7B-α则是这一系列的首个模型。这款模型是基于mistralai/Mistral-7B-v0.1进行微调的,同时也使用了公开可用的合成数据集进行训练。这种独特的训练方法使模型在MT Bench上的性能大幅提升,使其更具有帮助性。然而,这也意味着模型可能会在被提示时生成问题文本,因此只建议将其用于教育和研究目的。

    Zephyr-7B-α是使用了7B参数的GPT-like模型,主要使用英语进行交互,其开源许可为MIT。此外,你可以通过以下链接访问其源代码库和演示页面:

    应用场景与限制

    Zephyr-7B-α模型首先在UltraChat数据集的变体上进行了微调,该数据集包含了由ChatGPT生成的各种合成对话,然后使用了DPOTrainer对模型进行了进一步的校准。因此,这款模型可以用于聊天,并且你可以在我们的演示页面上测试其功能。

    然而,Zephyr-7B-α并没有像ChatGPT那样应用RLHF技术来根据人类偏好进行对齐,或者使用循环过滤的方式来部署,因此模型可能会生成问题输出(特别是在被提示时)。此外,基础模型(mistralai/Mistral-7B-v0.1)的训练所使用的语料库的大小和组成也不为人知,但可能包含了各种Web数据和技术源,比如书籍和代码。

    训练与评估

    Zephyr 7B Alpha在评估集上取得了以下结果:

    • Loss: 0.4605
    • Rewards/chosen: -0.5053
    • Rewards/rejected: -1.8752
    • Rewards/accuracies: 0.7812
    • Rewards/margins: 1.3699
    • Logps/rejected: -327.4286
    • Logps/chosen: -297.1040
    • Logits/rejected: -2.7153
    • Logits/chosen: -2.7447

    训练过程使用了以下超参数:

    • 学习率:5e-07
    • 训练批量大小:2
    • 评估批量大小:4
    • 随机种子:42
    • 分布式类型:多GPU## 结论

    Zephyr 7B Alpha是Hugging Face的一款强大的人工智能语言模型,它的诞生标志着我们在语言处理技术上取得了一次重大突破。虽然这款模型有一些已知的限制,如可能生成问题输出等,但通过不断的学习和改进,我们相信这些问题将会被解决,而模型的性能也将得到进一步的提升。对于那些寻求深入了解最新人工智能技术的读者来说,Zephyr 7B Alpha无疑提供了一个极好的研究对象。

    在这个日新月异的时代,每一次的突破,每一次的创新,都代表着我们对未知世界的一次更深入的探索。让我们一起期待Zephyr 7B Alpha在未来能够带来更多的惊喜!

  • XAgent:面向复杂任务解决的自主智能体

    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。

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    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。

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