作者： C3P00

欢迎来到我的博客！今天我将为大家介绍一个令人兴奋的开源项目 – Anima。该项目是一个QLoRA的33B中文大语言模型，同时支持DPO对齐训练，并提供了100K上下文窗口的开源模型。最近，他们还推出了AirLLM，这是一个令人印象深刻的库，可以在只有4GB内存的单个GPU上推理出70B的LLM。让我们一起来深入了解这个项目吧！

🔄 更新内容

• [2023/11/17] 开源：AirLLM，使用单个4GB GPU进行70B LLM推理。
• [2023/09/06] 开源100K上下文窗口的基于Llama2的LLM。
• [2023/06/29] 开源基于DPO+QLORA的对齐训练。
• [2023/06/12] 开源第一个33B中文大语言模型。

🔍 Anima简介

Anima是第一个基于QLoRA的开源中文33B大语言模型。它支持DPO对齐训练，同时还提供了100K上下文窗口的开源模型Anima100K，基于Llama2，可用于商业用途。最近，他们还推出了AirLLM，这是一个令人兴奋的新功能，可以在只有4GB内存的单个GPU上进行70B LLM的推理。

💨 AirLLM：单卡推理70B大模型

AirLLM是Anima团队最新推出的功能之一。它通过优化推理内存的使用，使得只需单个4GB内存的GPU就能运行70B大语言模型的推理。与其他可能会降低模型性能的量化、蒸馏、剪枝等模型压缩技术不同，AirLLM无需这些步骤，仍能保持卓越的性能。

📚 100K上下文长度LLM

Anima团队还开源了一个新的Anima模型，该模型支持100K上下文窗口长度！该模型基于LLama2，可用于商业用途。经过精心策划的长文本问答训练数据，以及大量的内存优化，使得LLama2模型能够适应100K的输入长度。

通过将整个知识库或一本书直接放入Prompt中，您不再需要进行繁琐的向量化和文本分割。Anima团队在这个模型中应用了最新的技术，如XEntropy、Paged 8bit Adamw、LORA、Flashattention2，并对长输入进行了定制的训练和推理代码修改，使得单个GPU就能支持100K的输入长度。

🔗 相关链接

• GitHub 项目链接
• Anima官方博客
• Anima官方微信公众号
• Anima官方微信群
• Anima官方Discord

🤝 参与贡献

如果您对Anima项目感兴趣并希望参与贡献，您可以在GitHub上提交问题和请求，与团队进行讨论，并向项目做出贡献。Anima团队非常欢迎您的参与！

这就是对Anima项目的介绍！我希望这个开源项目能够给我们带来更多的惊喜和创新。如果您对这个项目感兴趣，不妨亲自探索一下GitHub链接：GitHub – lyogavin/Anima。祝您在学习和使用Anima时取得成功！如果您有任何问题或想法，请随时与Anima团队联系。

🌟 关于Anima团队

Anima团队是一群对人工智能技术充满热情的专业人士。他们致力于开发创新的语言模型，并将其开源，以促进自然语言处理领域的发展。通过Anima项目，他们希望为中文语言处理提供先进的工具和资源。

如果您对自然语言处理、大语言模型或人工智能领域有兴趣，不妨关注Anima团队的官方博客、微信公众号和Discord社区，以获取更多相关内容和交流机会。

感谢您阅读我的博客，希望您对Anima项目有了更深入的了解。如果您对这篇文章有任何反馈或建议，请随时与我分享。谢谢！🙏

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GitHub链接：ChatGLM3

欢迎来到本篇博客文章！今天我们将介绍一个非常引人注目的开源项目——ChatGLM3。这是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款新一代对话预训练模型。让我们一步步来了解这个项目吧！

项目介绍

ChatGLM3是一款强大的对话预训练模型，它具有以下特点：

1. 更强大的基础模型：ChatGLM3采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。经过在不同领域数据集上的测试，ChatGLM3表现出在同等规模的模型中具有最强性能的特点。
2. 完整的功能支持：ChatGLM3提供了丰富的功能支持，可以应对各种对话场景和任务，包括语义理解、数学计算、推理推断、代码生成、知识查询等。
3. 双语对话：ChatGLM3支持双语对话，可以实现中英文之间的自由切换和交流。

项目内容

ChatGLM3的GitHub仓库包含以下主要内容：

1. 文档：ChatGLM3附带详细的技术文档，其中包括使用指南、模型介绍和部署说明等。
2. 示例代码：ChatGLM3提供了多个示例代码，包括综合演示、模型微调、网页版对话演示、命令行对话演示、LangChain演示等，方便用户快速上手和定制化开发。
3. 工具调用：ChatGLM3还提供了一些实用工具，用于模型的API部署、低成本部署、模型量化、CPU部署、Mac部署、多卡部署等。

使用方法

想要使用ChatGLM3，您可以按照以下步骤进行：

1. 确保您的环境满足ChatGLM3的要求，并进行相关的依赖安装。
2. 探索文档，了解ChatGLM3的各项功能和使用方法。
3. 根据您的需求，选择合适的示例代码进行调用和定制化开发。
4. 如有需要，可以使用ChatGLM3提供的工具进行模型的部署和优化。

结语

ChatGLM3是一个非常令人兴奋的开源项目，它为对话预训练模型领域带来了新的突破和可能性。通过使用ChatGLM3，您可以构建强大的对话系统，应对各种复杂的对话任务。赶快去GitHub上探索ChatGLM3的仓库，开始您的对话之旅吧！

🌟 如果您觉得这篇博客对您有帮助，请给予我们一个小小的鼓励！我们将非常感激！ 🌟

导语：随着大规模Transformer模型在各个领域的应用越来越广泛，它们在各种任务中取得了最先进的成果。然而，这些模型在训练和使用过程中的计算和存储成本也越来越高，这成为了实际应用中的一个瓶颈。本文将介绍一些方法来优化Transformer模型的推理效率，既包括通用的网络压缩方法，也包括针对Transformer架构的特定优化技术。

第一步：了解推理挑战

大规模Transformer模型的推理存在两个主要挑战：巨大的内存占用和低并行性。

1. 巨大的内存占用：推理过程中需要同时存储模型参数和中间状态。例如，解码过程中需要存储KV缓存，对于批大小为512、上下文长度为2048的情况下，KV缓存总共需要3TB的内存，相当于模型大小的3倍。此外，注意力机制的推理成本随着输入序列长度的增加呈二次倍增。
2. 低并行性：推理生成过程以自回归的方式执行，这导致解码过程难以并行化。

第二步：推理优化方法概述

为了优化模型的推理效率，我们可以考虑以下几个目标：

1. 减少模型的内存占用：通过减少GPU设备的数量和使用更少的GPU内存来实现。
2. 减少计算复杂度：降低所需的浮点操作数（FLOPs）数量。
3. 减少推理延迟：提高推理速度。

为了实现这些目标，可以采用以下几种方法：

1. 并行化：通过将模型组件和数据进行智能并行化，可以在大量的GPU上扩展模型，实现具有数万亿参数的模型的运行。
2. 内存卸载：将暂时不使用的数据卸载到CPU，需要时再读取。这可以减少内存使用量，但会增加延迟。
3. 智能批处理策略：例如，EffectiveTransformer将连续的序列打包在一起，以消除批次内的填充。
4. 网络压缩技术：如剪枝、量化、蒸馏等。较小的模型在参数数量或位宽方面需求较低，因此需要较少的内存并且运行速度较快。
5. 针对特定模型架构的优化：许多架构上的改进，特别是注意力层方面的改动，有助于提高Transformer的解码速度。

第三步：知识蒸馏（Distillation）

知识蒸馏是一种将预训练的大模型的知识转移到较小、更便宜的模型中的方法，以加速推理过程。这种方法没有对学生模型的架构施加太多限制，只要输出空间与教师模型匹配即可。

知识蒸馏的训练过程如下：给定一个数据集，通过蒸馏损失函数来训练一个学生模型，使其输出与教师模型相似。通常，神经网络具有一个softmax层，例如，一个LLM模型会输出一个标记的概率分布。我们用表示softmax层之前的教师模型的logits，表示学生模型的logits。蒸馏损失函数通过使用高温参数T来最小化两个softmax输出之间的差异。当已知真实标签时，可以将其与学生模型的软标签进行监督学习，使用交叉熵损失函数进行组合。

知识蒸馏的损失函数可以表示为：

   

其中是一个超参数，平衡软标签和硬标签的学习目标。知识蒸馏可以通过将大模型的知识转移到小模型中，从而减少模型的内存占用和推理时间。

第四步：量化（Quantization）

量化是一种将模型参数和激活值从浮点数表示转换为低位宽的固定点数或整数表示的技术。通过减少位宽，可以大大减少模型的内存占用和计算复杂度。

在Transformer模型中使用量化有一些挑战，例如：

1. 量化对于注意力机制中的缩放操作可能会引入较大的误差。
2. 序列长度的变化会导致不同层之间的值范围差异较大，从而增加了量化的复杂性。

为了解决这些问题，可以使用以下方法：

1. 后训练量化（PTQ）：在训练完成后对模型进行量化。这种方法可以在保持模型精度的同时减少模型的内存占用。
2. 混合精度量化：将模型的一部分参数和激活值使用更高的精度表示，而其他部分使用低精度表示。这种方法可以在一定程度上平衡精度和计算效率。
3. 细粒度量化：对模型的不同层或不同部分使用不同的量化策略，以适应不同的数值范围和精度要求。

量化技术可以有效地降低模型的内存占用和计算复杂度，从而提高推理效率。

第五步：剪枝（Pruning）

剪枝是一种通过删除模型中不重要的参数来减少模型大小和计算复杂度的技术。剪枝可以分为两个步骤：剪枝和重新训练。

剪枝的步骤如下：

1. 评估参数的重要性：通过计算参数对模型输出的贡献度或敏感度来评估参数的重要性。
2. 删除不重要的参数：将重要性低于一定阈值的参数删除。

剪枝之后，模型的稀疏性增加，可以减少内存占用和计算复杂度。然而，剪枝会导致模型的性能下降，因此需要重新训练来恢复模型的准确性。

剪枝技术可以在不损失过多精度的情况下减少模型的内存占用和计算复杂度，从而提高推理效率。

第六步：稀疏性（Sparsity）

稀疏性是指模型中参数的大部分值为零的特性。通过增加模型的稀疏性，可以减少模型的内存占用和计算复杂度。

一种常见的稀疏性方法是L1正则化。通过在训练过程中加上L1正则化项，可以促使模型的部分参数为零，从而实现稀疏性。此外，还可以使用结构化剪枝方法，如硬阈值剪枝和稠密性约束等。

稀疏性技术可以有效地减少模型的内存占用和计算复杂度，从而提高推理效率。

第七步：模型并行化（Model Parallelism）

模型并行化是将模型的不同部分分配到不同的设备上进行计算的技术。通过将模型的不同层或模块分配到多个GPU或多个机器上，可以并行地进行计算，从而加快推理速度。

模型并行化可以通过以下方法实现：

1. 数据并行化：将数据划分为多个小批次，每个小批次在不同的设备上进行计算。然后，将不同设备上的计算结果进行聚合，得到最终的输出。
2. 模块并行化：将模型的不同模块分配到不同的设备上进行计算。例如，将编码器和解码器分别分配到不同的设备上，以实现更高效的计算。

模型并行化可以有效地提高模型的推理速度，特别是对于大型Transformer模型来说。

结语

大规模Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了重大的突破，但其在推理过程中的计算和存储成本也是一个挑战。本文介绍了一些优化方法，包括知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏性和模型并行化等。这些方法可以有效地减少模型的内存占用和计算复杂度，提高推理效率。通过对Transformer模型的推理过程进行优化，我们可以更加高效地应用这些模型，加速各种任务的处理速度。

请记住，优化是一个动态的过程，不同的模型和任务可能需要不同的优化方法。因此，根据具体情况选择合适的优化技术非常重要。随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待更多高效的推理优化方法的出现，进一步提升大规模Transformer模型的使用效果。

如果你对这篇文章有任何疑问或想法，请在下方留言，我将很高兴为你解答。谢谢阅读！🚀

👋 欢迎来到我的博客！今天我要和大家分享一个非常有趣的项目——WebCPM。这是一个基于自然语言处理（NLP）的网页搜索工具，可以帮助我们更高效地浏览和搜索互联网上的信息。让我们一步一步地来了解它吧！

概述

WebCPM是一个用于网页搜索和浏览的工具，它基于自然语言处理技术。该工具能够理解用户的查询，并根据查询返回相关的网页结果。与传统的搜索引擎不同，WebCPM能够提供更加个性化和交互式的搜索体验。

需求

在开始使用WebCPM之前，我们需要满足一些基本的需求：

1. Python 3.x
2. PyTorch >= 1.6.0
3. Transformers >= 4.0.0
4. Faiss-gpu >= 1.6.0
5. Elasticsearch >= 7.12.0

准备

在使用WebCPM之前，我们需要准备一些数据和模型。

准备数据

WebCPM需要使用大规模的网页数据进行训练和搜索。我们可以使用Web数据集，如Common Crawl数据集，来构建我们自己的数据集。

准备模型

WebCPM使用了预训练的语言模型来理解和处理用户的查询。我们可以选择使用已经训练好的模型，比如BERT、RoBERTa等。或者，我们也可以根据自己的需求来训练一个新的模型。

训练 WebCPM

接下来，让我们来了解如何训练WebCPM。训练WebCPM的过程可以分为以下几个步骤：

流水线式网页搜索简介

流水线式网页搜索是WebCPM的核心功能之一。它通过多个阶段的处理来提供高效的网页搜索体验。

数据预处理

在训练WebCPM之前，我们需要对数据进行预处理。这包括对网页文本进行分词、标记化和向量化等操作。

生成互动式网页搜索的训练数据

互动式网页搜索是指用户可以在搜索过程中与系统进行交互，提供反馈和指导搜索方向。为了训练一个好的互动式网页搜索模型，我们需要生成训练数据来模拟用户与系统的互动过程。

生成流水线式网页搜索的训练数据

流水线式网页搜索是指将多个阶段的处理串联起来，以提高搜索效率。为了训练流水线式网页搜索模型，我们需要生成相应的训练数据。

训练

在所有准备工作完成后，我们可以开始训练WebCPM模型了。这里使用了一种基于强化学习的方法来训练模型。训练过程中，模型会根据用户的反馈逐步优化搜索结果。

单任务评估

在训练完模型后，我们可以对其进行单任务评估。这可以帮助我们了解模型在不同任务上的性能表现。

在新问题数据集上运行WebCPM

除了评估模型性能，我们还可以在新的问题数据集上运行WebCPM，以验证其在实际应用中的效果。

互动式网页搜索

在互动式网页搜索中，用户可以与系统进行交互，提供反馈和指导搜索方向。通过运行WebCPM，我们可以评估其在互动搜索任务上的表现。

流水线式网页搜索

流水线式网页搜索是WebCPM的核心功能之一。通过运行WebCPM，我们可以评估其在流水线搜索任务上的表现。

数据标注平台

WebCPM还提供了一个数据标注平台，用于收集和标注用户的搜索行为数据。这些数据可以用于模型的训练和改进。

反馈问题或疑问？

如果您对WebCPM有任何问题或疑问，欢迎随时向我们提出。您可以通过GitHub页面上的反馈渠道与我们取得联系。

工具学习相关链接

如果您对WebCPM的实现细节和技术细节感兴趣，以下链接可能对您有所帮助：

• 链接1
• 链接2

引用

如果您使用了WebCPM或参考了WebCPM的代码，请引用以下论文：

• 论文1
• 论文2

这就是关于WebCPM的介绍！希望这个项目能够帮助大家更高效地浏览和搜索互联网上的信息。如果您对这个项目感兴趣，不妨去GitHub上查看更多详细的信息。如果您对我的博客文章有所帮助，欢迎给我一个小小的赞赏！💰😊

🌟 引言
开发能够模仿人类认知并自主执行复杂任务的智能代理一直吸引着人工智能社区的关注。大型语言模型（LLMs）的出现开启了自主代理的新时代。LLMs能够理解人类意图，生成复杂的计划，并自主行动。因此，它们具有模仿人类复杂决策能力的无与伦比的能力。
虽然一些开创性的项目（如AutoGPT、BabyAGI、CAMEL、MetaGPT、AutoGen、DSPy、AutoAgents、OpenAgents、Agents、AgentVerse、ChatDev）已经展示了在这个方向上的潜力，但全自主AI代理的实现仍面临巨大的挑战。具体来说，它们在以下方面存在不足：

🚫 有限的自主性：现有代理受到人类规则、知识和偏见的限制，使得它们在各种现实场景下的问题解决能力受限。
🚫 刚性的任务管理：现有代理在高层任务管理和低层任务执行方面缺乏灵活性，常常难以分解和解决复杂任务。
🚫 不稳定和不安全：现有代理的决策和执行过程通常紧密耦合，缺乏清晰的分离，存在系统稳定性和安全性的风险。
🚫 不一致的通信框架：现有代理缺乏标准化的通信方式，可能导致误解和集成挑战。
🚫 有限的人机交互：现有代理不允许主动的人类干预，使其在不确定的情况下变得不够适应和合作。

基于这些问题，我们介绍了XAgent，这是一个旨在实现复杂任务解决的自主代理。

💡 核心设计哲学

🔎 XAgent概述
计划和执行的双环机制
现有的AI代理（如MetaGPT）往往被定义为人类设计的管道，使其更像是人类设计师的延伸，而不是真正意义上的自主代理。这样的系统虽然在某些特定任务上有效，但限制了代理的潜力，将其限制在预先存在的人类知识和偏见的范围内。为了迈向真正的自主性，XAgent故意避免将人类先验知识融入系统设计中。相反，我们赋予代理进行自己的规划和决策过程的能力。
我们认为解决复杂任务需要同时考虑问题的整体视图和其各个组成部分。以往的代理往往缺乏全局规划的能力，更注重根据预定义的策略执行任务。XAgent采用了双环机制：外环过程用于高层任务管理，内环过程用于低层任务执行。外环过程使代理能够将总体任务区分为更小、更可操作的组件。这种分层分解反映了人类在处理复杂挑战时所采用的自然认知过程。相反，内环过程则作为详细的执行者，专注于细分任务的细节。内环过程体现了我们解决问题特定部分时采取的细致步骤。通过将高层规划与低层任务执行分离，XAgent模拟了人类所采用的自然认知层次结构，并可以根据执行结果迭代地完善计划。

🔧 ToolServer：工具执行Docker
实现弹性、效率和可扩展性对于代理系统至关重要。与传统系统不同，XAgent使用ToolServer作为执行引擎来实现这些属性。它在Docker环境中运行，为工具执行提供了一个隔离和安全的空间。这种隔离确保工具执行的操作不会危及主系统的稳定性或安全性。这种设计带来了许多好处：(1) 安全性：在Docker容器中运行工具可以保护主系统免受潜在危害；(2) 模块化：将代理规划和工具执行的角色分开，可以更容易地管理代码，进行调试和扩展；(3) 效率：根据需求和使用模式，系统可以启动、停止和重启节点，实现最佳资源利用。
通过ToolServer，XAgent将LLM的决策过程与工具执行过程解耦。

🗣️ 函数调用：XAgent的通用语言
结构化的通信模式对于代理系统的稳健性至关重要。因此，我们采用OpenAI的函数调用作为XAgent的通用语言。这带来了几个关键特点：(1) 结构化通信：函数调用本身具有明确说明所需和预期结果的格式，这种结构化减少了误解和潜在错误的可能性；(2) 统一框架：在传统AI系统中，不同的任务，无论是摘要、规划还是API调用，可能需要不同的方法。通过将所有任务转化为特定的函数调用，我们确保每个任务都以一种一致的方式进行处理。这种统一化简化了系统设计；(3) 与外部工具的无缝集成：代理通常需要与外部系统、数据库或工具进行通信。函数调用使得这种通信可以标准化，提供了一种外部工具和代理都能理解的共同语言。

🤝 人机协作
XAgent采用了一种针对增强人机交互的交互机制。XAgent允许用户主动干预和指导其决策过程。首先，它提供了一个用户友好的界面，让用户可以直观地与代理进行交互，并提供反馈和指导。其次，XAgent通过与人类用户的交互学习，不断改进自身的决策能力。这种人机协作的机制使得XAgent在面对复杂、不确定的情况下更具适应性和合作性。

🔜 未来展望
XAgent作为一个具有自主决策和执行能力的代理，为解决复杂任务带来了新的可能性。然而，仍然有许多挑战需要克服，如进一步提高代理的自主性和灵活性，改进通信和集成框架，以及加强人机协作的能力。我们期待在未来的研究中进一步推动自主代理的发展，并将其应用于更广泛的领域和问题。

🎉 结语
XAgent是一个自主代理，旨在实现复杂任务的自主解决。通过采用双环机制、工具执行Docker和函数调用等关键设计，XAgent实现了自主决策、稳定性

大家好！今天我要介绍的是一个非常有意思的项目，它叫做SMILE。SMILE是一个基于ChatGPT的心理健康支持项目，旨在通过将单轮对话扩展为多轮对话，提供更加包容性的语言支持。

项目简介

SMILE的全称是Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion，它是一个用于心理健康支持的聊天机器人。项目的愿景是为每个人在面临心理健康问题时提供及时、有效的倾听和支持。它致力于为人们提供平等、全面、易于访问的心理健康服务，无论他们身在何处、面临何种挑战。

该项目的数据集通过将真实的心理互助问答转化为多轮对话形式，提高了通用语言模型在心理健康支持领域的表现。数据集包含了约56,000个多轮对话，这些对话的主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。

模型地址

如果你对这个项目感兴趣，可以在以下链接找到相关的代码和模型：GitHub – qiuhuachuan/smile。你可以在这个链接中找到项目的详细信息，包括数据集、模型训练代码等。

体验地址

如果你想亲自体验一下SMILE项目，可以点击以下链接进入体验页面：SMILE体验地址。在这个页面上，你可以和SMILE进行对话，获取情感支持和心理疏导。

快速开始

如果你想在自己的环境中运行SMILE项目，首先需要配置相应的环境。你可以通过以下命令安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

接下来，你可以运行交互式文件MeChat_local.py来启动对话。请注意，运行此脚本需要显存大于等于20GB，如果你的显存满足要求，你可以在运行脚本之前指定CUDA设备，例如：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 指定CUDA设备号

然后运行以下命令启动对话：

python MeChat_local.py

这样你就可以开始与SMILE进行对话了。

模型训练

如果你对模型训练感兴趣，可以按照以下步骤进行：

1. 数据转换：在项目的data目录下，包含了三个子目录：plain、smile和smile_cot。其中，smile目录下的数据集是通过将真实的心理互助问答扩展为多轮对话形式得到的。
2. LoRA微调：在训练模型之前，需要对ChatGLM-6B LoRA模型进行微调，以适应心理健康支持的任务。

以上就是SMILE项目的简要介绍和快速开始指南。希望这个项目能为更多人提供心理健康支持，让每个人都能够获得及时、有效的支持和倾听。如果你对这个项目感兴趣，不妨亲自体验一下或者查看源代码，了解更多细节。希望你们喜欢！😊

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大家好！我是一位专注于人工智能领域的研究者。今天，我想和大家分享一项重磅研究成果，这是来自纽约大学和西班牙庞培法布拉大学的研究者们的杰出工作。这项研究在全球知名科学期刊Nature上发表，引起了业界的广泛关注。👏

破解神经网络的泛化之谜 🧩

这项研究的主题是“神经网络的泛化能力”，也就是对模型的理解和推理能力的研究。🧠这是一个长久以来一直困扰人工智能领域的难题。传统的观点认为，AI无法像人类一样具有”系统泛化（systematic generalization）”的能力，也就是不能对未经训练的知识做到”举一反三”。这一直被认为是AI的最大局限之一。🚧

然而，这项研究的结果打破了这种传统观点！他们证明，神经网络确实具有类似人类的系统泛化能力，并借助一种新的神经网络训练方法MLC（Meta-Learning for Compositionality）大幅提升了这一能力，甚至超越了人类。🏆

神经网络的”举一反三”能力 💡

那么，什么是”举一反三”的能力呢？简单来说，就是我们可以通过学习一种新的知识或技巧，然后将这种知识或技巧应用到其他类似的情况中。比如，我们了解了”秦始皇叫嬴政”和”小红帽”的故事，就能理解”秦始皇戴小红帽——赢到姥姥家了”这个歇后语，并能在适合的场合使用它。🎭

然而，对于传统的AI模型来说，这个能力却是一项挑战。即便是像GPT-4这样先进的AI模型，也无法理解这个歇后语，即使它知道”秦始皇叫嬴政”和”小红帽”的故事。🤖

MLC：神经网络的”超能力” 🔥

这项研究中的MLC方法则改变了这一局面。MLC通过在变化的任务环境中训练模型，使模型逐步获得组合词汇含义的系统性推理能力。结果表明，MLC模型不仅可以做出符合逻辑的响应，还能捕捉人类偏差性错误的规律，展现出人类化的思维。🌟

更令人震惊的是，MLC训练出来的模型，系统泛化能力已经超过了GPT-4，这无疑是对人工智能领域的一次重大突破。🎯

朝着深远影响的未来前进 🛰️

这项研究的成功，不仅对AI领域产生深远影响，也对认知科学产生了重要影响。它表明，只要方法得当，标准神经网络就能获得人类语言思维的核心特征——系统性复合推理能力。💡

论文作者还强调，如果孩子们在自然成长的体验中也有类似MLC这样的组合和激励机制，就可以解释人类的系统性泛化能力的来源。这样的观点可能会对我们理解和教育人类的学习过程产生深远影响。🍎

结语：AI的无限可能 🌈

尽管当今最强大的AI模型（例如 ChatGPT）在许多对话场景中展现出了强大的能力，但他们的推理和理解能力仍然受限。这就是为什么这项研究如此重要：它不仅推动了我们对神经网络的理解，而且也打开了AI发展的新可能性。🚀

神经网络的这一突破，着实令人振奋。我们期待更多的研究者和开发者能够借鉴这项研究，进一步提升神经网络的泛化和推理能力，使AI能够更好地服务于我们的生活。🎉

我希望你们喜欢这篇文章，如果有任何问题或想法，欢迎在评论区留言。让我们一起期待AI的美好未来！🌠

前沿突破：AI大模型的新秀Mamba

自2017年问世以来，Transformer已成为AI大模型领域的基石，其强大的自注意力机制几乎支撑起了整个领域的发展。但随着序列长度的增加，其计算效率的问题也变得越发突出。现如今，一种名为“Mamba”的架构横空出世，带来了一场可能颠覆AI领域的技术革新。

Mamba：效率与性能并存的解决方案

Mamba采用了一种选择性状态空间模型（Selective State Space Model），优化了先前的SSM架构，并实现了随着上下文长度的增加而线性扩展的能力。这一创新不仅提高了模型的推理吞吐量，更在长序列处理方面展示了强大的性能。这意味着，在处理复杂的语言、音频和基因组学序列时，Mamba能够更高效地学习和推理。

实验室到现实：Mamba的实际应用潜力

在实际应用中，Mamba已经证明了其在多个领域的领先性能，无论是语言建模、音频处理还是基因组学研究，Mamba都已经达到或超越了现有最佳模型的标准。其在语言模型领域的表现尤为突出，与传统的Transformer模型相比，不仅在预训练阶段表现优异，而且在下游任务中也展现出了与规模两倍的Transformer模型相媲美的能力。

开源精神：共享Mamba的力量

Mamba项目的核心代码和训练好的模型已经开源，这不仅意味着研究者和开发者可以直接访问最前沿的模型架构，还可以利用这些资源进一步开发和优化自己的AI应用。这种开放的研究精神，正是推动AI技术进步的强大动力。

结语：Mamba的未来与挑战

作为AI大模型领域的新成员，Mamba的未来充满了无限可能。它不仅为研究者提供了一个强有力的工具来挑战现有的技术瓶颈，也为行业带来了新的解决方案来处理更复杂的任务。同时，Mamba的出现也提醒我们，AI领域仍然充满了挑战和机遇，不断的探索与创新是我们共同的使命。

论文作者：Albert Gu 和 Tri Dao。论文和代码开放获取地址：arXiv | GitHub。

大家好，欢迎来到我们的AI播客。我是你的主持人，一位资深的AI专家。今天，我们将聚焦于一个名为Triton的开源项目，它正在重新定义我们编写高效深度学习原语的方式。🚀

Triton的魅力 🌟

Triton是OpenAI的开发项目，是一种用于编写极其高效的自定义深度学习原语的语言和编译器。📚 这个项目的宗旨在于提供一个开源环境，让开发者可以以比CUDA更高的效率编写快速代码，同时比其他现有的DSL（领域特定语言）具有更高的灵活性。🔗

基于这个项目的基础理论已经在MAPL2019的出版物”Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations”中描述，如果你使用Triton，一定要引用这篇文章。📝

快速安装 Triton 🚀

Triton的安装非常直接。你只需要使用PIP（Python的包管理器），通过下面的命令就可以安装最新的稳定版本：

pip install triton

如果你想要安装最新的每夜版本，可以使用以下命令：

pip install -U --index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/Triton-Nightly/pypi/simple/ triton-nightly

从源码安装 Triton 🧩

当然，你也可以选择从源代码安装Triton。首先，你需要复制代码库，然后在其根目录下安装相关的依赖项，最后安装Triton的Python包。以下是详细的步骤：

git clone https://github.com/openai/triton.git;
cd triton;

pip install ninja cmake wheel; # build-time dependencies
pip install -e python

Triton和自定义LLVM 🔧

值得一提的是，Triton使用LLVM（一种用于开发编译器的库）来为GPU和CPU生成代码。通常情况下，Triton会下载一个预构建的LLVM，但你也可以自己从源代码构建LLVM。

然而，需要注意的是，LLVM并没有稳定的API，因此在任意的LLVM版本上，Triton的构建都可能无法正常工作。

关于Triton更深入的内容，我想邀请你们访问其Github页面自行探索。在这个存储库中，你可以找到详细的文档，以及一些关于如何使用Triton的教程。📖

结语 🌟

Triton是一个令人兴奋的项目，它正在改变我们编写深度学习原语的方式。它提供了一种新的，更高效和灵活的方法，让我们能够更好地探索神经网络的潜力。🔥

希望你们喜欢今天的播客，咱们下次再见！👋

大家好，欢迎收听本期播客。今天要和大家分享的是关于OpenAI开发的Triton语言和编译器的开源项目。如果你对人工智能和编程领域感兴趣，那么这个项目一定会引起你的关注。

首先，让我向大家介绍一下Triton。Triton是一个用于编写高效自定义深度学习原语的语言和编译器。它的目标是提供一个开源环境，让我们能够以比CUDA更高的生产力编写快速的代码，同时又比其他现有的领域特定语言（DSL）更具灵活性。

Triton的基础是在MAPL2019的一篇论文中描述的。这篇论文名为《Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations》。如果你使用了Triton，不妨考虑引用这篇论文，以表达对该项目的支持。

接下来，我将为大家介绍如何安装和使用Triton。你可以通过pip来安装最新稳定版本的Triton：

pip install triton

Triton的二进制包适用于CPython 3.7-3.11和PyPy 3.8-3.9。

如果你想获取最新的Nightly版本，可以使用以下命令进行安装：

pip install -U --index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/Triton-Nightly/pypi/simple/ triton-nightly

当然，你也可以从源代码构建和安装Triton。首先，你需要将Triton的代码仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/openai/triton.git

然后进入项目目录，并执行以下命令进行安装：

cd triton
pip install ninja cmake wheel  # 构建时的依赖
pip install -e python

如果你想使用虚拟环境，可以执行以下命令：

cd triton
python -m venv .venv --prompt triton  # 创建虚拟环境
source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境

pip install ninja cmake wheel  # 构建时的依赖
pip install -e python

需要注意的是，Triton使用LLVM来生成针对GPU和CPU的代码。通常情况下，Triton会下载预构建的LLVM，但你也可以自行构建并使用自定义的LLVM。请注意，LLVM没有稳定的API，因此Triton的构建只能在特定版本的LLVM上工作。

最后，我还要提醒大家，OpenAI目前正在招聘Triton项目的编译器工程师和内核工程师。如果你对这个领域感兴趣，不妨考虑加入我们的团队。

以上就是对OpenAI Triton项目的介绍和安装说明。希望通过这个播客，能够让大家对Triton有一个初步的了解，并且鼓励大家参与到这个项目中来。谢谢大家的收听，我们下期再见！🤖🎙️

大家好，欢迎收听本期播客。今天，我们将讨论一个非常有趣且重要的深度学习模型——闪电注意力（Flash Attention）。闪电注意力是一种新的注意力机制，它可以显著地提高Transformer模型的计算效率和显存利用率。

什么是注意力机制？

在介绍闪电注意力之前，我们先来简单回顾一下什么是注意力机制。注意力机制是一种神经网络模型，它可以帮助模型专注于输入序列中最重要的部分。在Transformer模型中，注意力机制被用来计算查询序列（Query）和键序列（Key）之间的相关性，然后将相关性作为权重，对值序列（Value）进行加权求和，得到输出序列。

为什么需要闪电注意力？

标准的注意力机制虽然功能强大，但它在计算和存储方面都非常昂贵。这是因为，标准注意力机制需要计算查询序列和键序列之间所有的相关性，这对于长序列来说是一个非常耗时的过程。此外，标准注意力机制还需要存储所有的相关性矩阵，这对于大规模模型来说是一个非常大的存储开销。

闪电注意力是如何解决这些问题的？

闪电注意力通过将注意力机制分解成多个小块来解决这些问题。每个小块只计算查询序列和键序列中的一小部分的相关性，然后将这些小块的结果组合起来得到最终的注意力矩阵。这种方法大大降低了计算和存储的开销。

闪电注意力的优势

闪电注意力具有以下几个优势：

• 计算效率高：闪电注意力通过将注意力机制分解成多个小块来降低计算开销。
• 显存利用率高：闪电注意力只需要存储一小部分的相关性矩阵，这大大降低了存储开销。
• 精度高：闪电注意力与标准注意力机制具有相同的精度。

闪电注意力的应用

闪电注意力可以广泛应用于各种自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它还可以应用于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测、图像分割等。

总结

闪电注意力是一种新的注意力机制，它可以显著地提高Transformer模型的计算效率和显存利用率。闪电注意力具有计算效率高、显存利用率高、精度高等优点，可以广泛应用于各种自然语言处理和计算机视觉任务。

如果你对闪电注意力感兴趣，可以进一步阅读以下资料：

• Flash Attention: Fast and Memory Efficient Exact Attention with IO-Awareness
• An Illustrated Guide to Flash Attention
• Flash Attention: A Deep Dive

大家好！今天，我要隆重介绍一个令人惊叹的项目——coqui-ai/TTS，一个功能强大的深度学习文本转语音工具包。它在研究和生产领域久经考验，能够将冰冷的文字转换成富有情感和个性的语音。coqui-ai/TTS 由才华横溢的 coqui.ai 团队开发，旨在为语音合成提供一站式解决方案。

🌈 一览众山小：TTS 的强大功能

coqui-ai/TTS 拥有令人难以置信的多功能性，它能够：

• 变声达人：coqui-ai/TTS 可以让你轻松地改变说话人的声音，让你拥有梦寐以求的嗓音。
• 多语言小能手：coqui-ai/TTS 支持多种语言，从英语到法语，从中文到西班牙语，应有尽有。
• 模型随心选：coqui-ai/TTS 提供了丰富的预训练模型，涵盖各种语言、音色和风格。你还可以根据自己的需求训练自定义模型。
• 跨平台兼容：coqui-ai/TTS 支持 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统。

⚡️ 一学就会：coqui-ai/TTS 的简单上手指南

coqui-ai/TTS 的使用非常简单，即使你不是技术专家，也能快速上手。以下是如何使用 TTS 的步骤：

1. 安装 TTS：你可以通过 pip 或 Docker 轻松地安装 TTS。
2. 选择模型：TTS 提供了多种预训练模型，你可以根据自己的需要选择合适的模型。
3. 合成语音：使用 TTS 的 API 或命令行工具，你可以轻松地将文本转换成语音。

🛠️ 庖丁解牛：coqui-ai/TTS 的技术解析

coqui-ai/TTS 的背后是强大的深度学习技术。它使用了一种叫做 Tacotron 2 的神经网络模型，该模型能够将文本转换成语音频谱。然后，TTS 使用另一个叫做 WaveNet 的神经网络模型将语音频谱转换成实际的语音。

TTS 还包含了许多其他组件，如说话人编码器、声码器和语音转换模型。这些组件共同协作，确保 TTS 能够生成高质量的语音。

📚 学无止境：coqui-ai/TTS 的进阶教程

如果你想更深入地了解 TTS，这里有一些进阶教程：

• 训练自定义模型：TTS 允许你训练自己的自定义模型，以满足你的特定需求。
• 使用 TTS 进行语音转换：TTS 可以让你将一个人的声音转换成另一个人的声音。
• 使用 TTS 进行语音合成：TTS 可以让你从头开始合成语音，而无需任何预先录制的音频。

🌍 桃李满天下：coqui-ai/TTS 的广泛应用

coqui-ai/TTS 已经被广泛应用于各种领域，包括：

• 语音助手：coqui-ai/TTS 可以为语音助手提供自然流畅的语音。
• 电子学习：coqui-ai/TTS 可以为电子学习平台提供语音朗读功能。
• 游戏：coqui-ai/TTS 可以为游戏提供逼真的语音效果。
• 电影和电视：coqui-ai/TTS 可以为电影和电视节目提供配音。

💡 点石成金：coqui-ai/TTS 的未来展望

TTS 的未来发展潜力巨大。它可以应用于更多领域，如医疗保健、交通运输和金融。随着技术的不断进步，TTS 将变得更加强大和智能，为我们带来更多惊喜。

🎁 结语

coqui-ai/TTS 是一个令人惊叹的工具包，它可以将文本转换成自然流畅的语音。它在研究和生产领域久经考验，拥有强大的功能和广泛的应用。如果你正在寻找一个能够满足你语音合成需求的工具，那么 TTS 绝对是你的不二之选。

👋 Welcome, dear readers! Today, we embark on an exciting journey into the realm of artificial intelligence (AI) as we delve into the intricacies of AgentUnit. As a seasoned AI expert, I will guide you step by step through this immersive exploration. So, let’s put on our thinking caps and dive right in! 💡🚀

Introduction: The Fascinating World of AgentUnit

Artificial intelligence has revolutionized numerous aspects of our lives, and AgentUnit stands as a shining example of its capabilities. 🤖✨ AgentUnit is an advanced AI system that has garnered significant attention in recent years. Its multifaceted nature and remarkable functionalities make it a true game-changer in the field.

Understanding AgentUnit: Breaking it Down

1. What is AgentUnit?

At its core, AgentUnit can be described as a sophisticated AI agent. 🕵️‍♀️ It possesses the ability to process vast amounts of data, make intelligent decisions, and carry out complex tasks. This remarkable agent combines various cutting-edge technologies, including natural language processing (NLP), machine learning (ML), and deep learning (DL), to achieve its goals.

2. Unveiling the Features

AgentUnit boasts an impressive array of features, each contributing to its overall prowess. Here are some key highlights:

a. Natural Language Understanding (NLU)

AgentUnit’s NLU capabilities enable it to comprehend and interpret human language with remarkable accuracy. 🗣️📚 It can extract meaning from textual input, decipher user intent, and generate appropriate responses. This feature empowers AgentUnit to engage in seamless and meaningful conversations with users.

b. Contextual Reasoning

One of AgentUnit’s standout attributes is its ability to reason and understand context. 🧠🔍 By considering the broader context of a conversation or task, AgentUnit can provide more accurate and contextually relevant responses. This contextual reasoning capability enhances its overall performance and makes interactions more natural and intuitive.

c. Adaptive Learning

AgentUnit continuously learns and adapts from its experiences, making it a highly intelligent and flexible AI agent. 📚💡 It can analyze data patterns, identify trends, and improve its decision-making abilities over time. This adaptive learning mechanism enables AgentUnit to provide increasingly personalized and tailored solutions to user queries.

3. Real-World Applications

AgentUnit’s versatility extends beyond theoretical concepts, finding practical applications in various domains. Let’s explore a few domains where AgentUnit excels:

a. Customer Support

In the realm of customer support, AgentUnit shines as a valuable asset. 📞👥 Its ability to understand and address customer queries in a timely and accurate manner ensures a seamless support experience. AgentUnit can handle a wide range of inquiries, providing instant solutions and reducing the burden on human support agents.

b. Virtual Assistants

AgentUnit’s conversational abilities make it an ideal candidate for virtual assistants. 🗣️💼 By leveraging its NLP capabilities, it can assist users with tasks such as scheduling appointments, answering questions, and even providing personalized recommendations. This application of AgentUnit paves the way for more efficient and interactive virtual assistants.

c. Data Analysis

With its powerful data processing capabilities, AgentUnit proves invaluable in the realm of data analysis. 📊🔍 It can parse through vast datasets, extract valuable insights, and generate comprehensive reports. This feature enables businesses to make data-driven decisions efficiently and effectively.

Conclusion: The AI Frontier Expands with AgentUnit

As we conclude our deep dive into AgentUnit, we emerge with a newfound appreciation for the immense potential of artificial intelligence. AgentUnit’s ability to comprehend language, reason contextually, and adapt over time positions it as a formidable AI agent. Its real-world applications in customer support, virtual assistants, and data analysis demonstrate the breadth of its capabilities.

🌐✨ The future of AI is bright, and AgentUnit paves the way for further advancements in this ever-evolving field. So, let’s embrace this fascinating technology and continue pushing the boundaries of what AI can achieve! 🚀🔬💪

摘要：

最近，基于思想链（CoT）的提示在复杂推理任务中取得了成功，其目标是设计一个简单的提示，如“让我们逐步思考”或多个具有精心设计的理由的上下文示例，以引导大型语言模型（LLM）生成中间推理步骤。然而，生成的理由通常会伴随着错误，导致不真实和不诚实的推理链。为了减轻这种脆弱性，我们提出了一种新颖的基于知识的链式提示（CoK），目标是引导 LLM 生成形式为结构三元组的明确知识证据。这受到了我们人类行为的影响，即在回答复杂问题之前，我们可以在脑海中绘制思维导图或知识图作为推理证据。得益于 CoK，我们进一步引入了一种 F^2 验证方法，以估计推理链在事实性和忠实性方面的可靠性。对于不可靠的回答，可以指出错误的证据以引导 LLM 重新思考。大量实验证明，我们的方法可以进一步提高常识、事实、符号和算术推理任务的性能。

正文：

1. 介绍

1. 大型语言模型（LLM）在许多自然语言处理（NLP）任务中取得了最先进的性能。
2. 上下文学习（ICL）是一个蓬勃发展的研究课题，旨在通过对少数标记示例进行条件化来生成预测。
3. LLM 可以自发地将复杂的多步骤问题分解为中间推理链。
4. CoT 提示是一种通过将显式结构知识证据与文本解释相结合来提示 LLM 生成推理链的方法。
5. CoK 提示是一种新颖的方法，它通过一系列将显式结构知识证据与文本解释相结合的示例来增强 LLM 的推理能力。
6. 对问题的非事实性推理可能导致错误的答案，并且当 LLM 生成逻辑上合理的推理链时，但仍然提供不正确的答案时，响应可能是不忠实的。
7. 为了解决这些问题，提出了一种新颖的基于知识的链式（CoK）提示方法来增强 LLM 的推理能力。
8. CoK 提示由两部分组成：证据三元组（CoK-ET）和解释提示（CoK-EH）。
9. CoK-ET 是一个结构三元组列表，反映了从查询到答案的整体推理证据。
10. CoK-EH 是对这些证据的解释。
11. 为了构建具有 CoK 提示的上下文示例，我们首先对 K 个标记示例进行采样，每个示例都可以与一个简单的提示“让我们逐步思考”连接起来。
12. 然后，我们从外部知识库（KB）中检索一些结构三元组，并通过人工精心注释证据三元组来获得设计良好的 CoK 提示。
13. CoK 提示可以被视为一个规则，它规范了输出空间/格式，并敦促 LLM 生成明确的证据，而不是仅仅尝试生成模糊的文本推理链。

2. 相关工作

1. 上下文学习（ICL）是一种因果语言建模任务，允许 LLM 通过设计良好的基于文本的提示进行零样本/小样本学习。
2. ICL 可以绕过模型参数更新，并通过对少数标记示例进行条件化来实现显着的性能。
3. 以前的工作已经探索了一些 ICL 的影响方面，例如输入输出映射、模板格式以及示例的不同选择和排列。
4. 为了提高 ICL 的有效性，已经提出了一些新颖的方法，包括元学习、提示和示例工程、通过输入上下文示例获取 LM 偏好、通过自适应机制找到合适的示例组织以及预测校准。
5. 与以往的工作不同，我们的工作重点是 LLM 的推理能力，包括推理提示设计和输出验证。
6. 提出 CoT 提示是为了利用推理和可解释的信息来指导 LLM 生成可靠的响应。
7. 提出了一系列 CoT 增强方法来进一步提高推理能力。
8. LLM 推理的知识利用包括利用外部知识和工具来帮助模型完成推理任务。
9. 刘等。[2023b] 将计算物理引擎集成到语言建模过程中，以模拟潜在结果，并将它们用作输入的一部分来驱动模型进行推理。
10. 变色龙通过结合各种工具和知识资源来增强 LLM。

3. 方法

1. 生成的推理链有时会有错误，最终导致得出错误的答案。我们将这种挑战归咎于文本推理链：大型语言模型（LLM）可能会强制生成一种符合 CoT 提示格式的文本理性，但逻辑上模棱两可，导致得出
2. 错误的答案。为了应对这种挑战，我们考虑了两个核心方面。
3. 提示的生成方式。仅使用文本提示链并不能充分发挥 LLM 生成可靠和具体的推理过程的能力。受到 KB 中三元组结构的影响，我们需要用结构特征增强提示。
4. 验证。LLM 通常无法检查它们已回答的答案，这需要我们利用外部知识进行验证。基于这些考虑，我们提供了如何提高 LLM 推理能力的具体解决方案。该框架的概述如图 2 所示。
5. 框架说明。推理可以建模为现有知识系统中的归纳和演绎。这是受到人类行为启发的，人们会画思维导图或知识图来分析问题并找到通往答案的正确路径。幸运的是，我们可以采用 KB 中三元的概念，将其视为“主体，关系，对象”，以形式化推理链的明确证据。
6. 建议的生成方式。我们首先使用链-of-knowledge（CoK）提示生成示例。然后，可以使用 CoK 提示让 LLM 生成包括证据三元组、解释提示和最终答案的推理链。最后，我们估计推理链在事实性和可靠性方面，不可靠的链将被重新考虑。
7. 建议的生成方式。为了便于 LLM 生成文本理性，我们可以采用 KB 中三元组的概念，将其视为“主体，关系，对象”，以形式化推理链的明确证据。CoK-ET 表示从 LLM 中支持逐步思维过程的多个三元组列表。CoK-EH 表示推理链的解释，类似于普通的 CoT。例如，在图 1 中，我们可以要求 LLM 生成两个明确的证据：“德雷克·怀特是一名篮球运动员”和“篮球投篮通常用于曲棍球或网球”以及一个文本解释，以支持最终答案“不”。
8. 挑战。构建文本理性，使其结构符合 CoK 三元组，是 CoK 提示生成中的关键挑战。如图 2 所示，我们首先进行示例构建，以获得一个设计良好的任务特定提示。具体而言，我们遵循 Wei 等。[2022，Wang 等。2022c] 的指导，随机选择 K 个问题作为基本示例。要自动获得 CoK-EH，我们遵循 Kojima 等。[2022] 的方法，使用简单的提示“让我们一步一步地思考”生成零样本 CoT 的文本理性。另一个挑战是如何获得更好的表示文本理性。

4. 实验设置

1. 实验共选择了五种类型的任务，包括常识和事实推理、算术推理、符号推理等，具体任务和数据集如下：
2. 常识和事实推理任务使用了 CommonSenseQA、StrategyQA、OpenBookQA、AI2 Reasoning Challenge (ARC-c)、BoolQ 等数据集，其中使用了 Wikitude 6、ConceptNet、Wikidata5M、ATOMIC、GLUCOSE、ASER、CausalBank 等知识库。
3. 算术推理任务使用了 GSM8K、SVAMP 等数据集，其中使用了 AQuA、MultiArith 等算法。
4. 符号推理任务使用了 Last Letter Concatenation、Coin Flip 等任务，其中手动构建了每个词的词典知识库。
5. 在我们的实验中，首先使用了几手/零手标准提示（SP）作为基线，然后使用了一些 SOTA CoT 方法作为强大的基线，如 Chain-of-thought (CoT)、Zero-shot-CoT 和 Auto-CoT 等。
6. 常识和事实推理任务在多个数据集上进行了比较，发现在几手/零手学习场景下，CoK 提示的性能表现良好，可以超过之前 CoT 策略的表现。这表明将显性证据三倍体和解释相结合可以提高 LLM 的推理能力。

5. 结论

1. 提出了一种名为 chain-of-knowledge prompting 的方法，旨在将大语言模型的推理链分解成多个证据三元组和解释提示，以进一步提高推理能力。
2. 根据 chain-of-knowledge prompt，引入了 F2-Verification，完全利用外部知识库对生成的推理链进行事实性和可靠性后验证。
3. 采用重新思考过程，注入知识以纠正虚假证据三元组，并使大语言模型重新生成答案。
4. 在多个推理任务上取得了比其他提示方法更好的结果。
5. 在未来，计划进一步改进其他规模的大语言模型的性能，将知识库扩展到搜索引擎以实现实时验证，并对大语言模型的推理进行可解释性分析。
6. 工作基于对大型语言模型的提示方法，在多个基准测试集上取得了优秀的性能。
7. 然而，它仍然具有以下局限性：（1）知识库中的证据三元组是有限的，可能无法确保对模型所有问题的全面覆盖。（2）在重新思考算法的背景下，CoK 可能需要比经典的 CoT 方法更多 API 调用。
8. 在社会影响方面，使用的知识库都是来自公共数据来源。
9. 将事实知识注入模型推理过程不会引入额外的偏见。
10. 它可以在某种程度上防止模型提供不负责且有害的答案。
11. 在 12 个公开的可用于推理任务的基准数据集上对 CoK 进行了评估，涵盖了算术推理、常识推理、符号推理和自然语言理解任务。
12. 数据集统计信息如表 5 所示，每个数据集的详细信息如下所示。
13. CoK 在多个基准测试集上取得了比其他提示方法更好的结果。

摘要：

尽管预训练语言模型 (PLM) 近期推动了数学推理研究的进展，但它们并非专门设计为有能力的多任务求解器，在实际应用中存在多任务部署成本高（例如，为一项任务复制一个模型）和复杂数学问题的性能较差的问题。为了解决这些问题，我们在本文中提出了 JiuZhang 2.0，这是一个专门针对多任务数学问题求解的统一中文 PLM。我们的想法是保持一个中等规模的模型，并采用“跨任务知识共享”来提高模型在多任务设置中的能力。特别地，我们构建了一个混合专家 (MoE) 架构来建模数学文本，以便捕获跨任务的通用数学知识。为了优化 MoE 架构，我们设计了多任务持续预训练和多任务微调策略，以进行多任务适配。这些训练策略能够有效地分解来自任务数据中的知识，并通过专家网络建立跨任务共享。为了进一步提高解决不同复杂任务的泛化能力，我们利用大型语言模型 (LLM) 作为互补模型，通过上下文学习，迭代地优化我们 PLM 生成的解决方案。大量的实验已经证明了我们模型的有效性。

关键词：预训练语言模型，数学推理，多任务学习，混合专家，持续预训练，微调，大型语言模型，上下文学习

正文：

1. 介绍

数学推理是人工智能的一个重要领域，具有广泛的应用，如自然语言处理、机器翻译、信息检索等。近年来，随着预训练语言模型 (PLM) 的发展，数学推理取得了显著的进展。PLM 在大规模数学语料库上进行预训练，能够在一定程度上理解数学公式和逻辑，在各种数学相关任务上取得更好的性能。

然而，基于 PLM 的方法仍然存在两个主要局限性：任务性能有限和维护成本高。一方面，由于 PLM 的容量有限，在复杂数学问题上，其性能往往不佳。另一方面，由于 PLM 需要为每个任务单独训练，这导致了维护成本高的问题。

为了克服这些问题，大型语言模型 (LLM) 被引入解决数学问题。LLM 具有更强的数学推理能力，能够解决更复杂的数学问题。然而，LLM 在任务或领域适应性调整方面非常昂贵。

为了解决上述问题，我们在本文中提出了一种新的方法，旨在开发一个更有效的中文 PLM，能够适应多个复杂数学任务，从而更好地支持数学相关应用。该方法利用现有 LLMs 隐含的大量知识来提高 PLMs 解决复杂问题的能力。在实验中，该方法在一组数学任务上表现出色，甚至优于基于 LLM 的方法。

2. 相关工作

2.1 预训练语言模型的数学推理能力

近年来，PLM 在数学推理方面取得了很大的进步。例如，BERT 在数学推理任务上取得了很好的性能，表明 PLM 能够在一定程度上理解数学公式和逻辑。CodeX 是另一个专门针对数学推理的 PLM，在数学问题求解任务上取得了最先进的性能。

2.2 基于大型语言模型的方法

LLM 具有更强的数学推理能力，能够解决更复杂的数学问题。例如，GPT-3 能够解决高中水平的数学问题，PaLM 能够解决大学水平的数学问题。然而，LLM 在任务或领域适应性调整方面非常昂贵。

2.3 上下文学习

上下文学习可以用于解决不同任务，但仍然难以适应需要丰富领域知识的特定任务。例如，在数学问题求解任务中，上下文学习可以用于学习数学公式和逻辑，但难以学习特定领域的知识。

2.4 混合专家架构

混合专家 (MoE) 架构是一种用于处理大规模任务的模型架构。MoE 架构将模型分解成多个专家网络，每个专家网络处理任务的不同部分。这种分解可以提高模型的容量，并降低模型的训练成本。

2.5 多任务持续预训练和多任务微调策略

多任务持续预训练和多任务微调策略是用于优化 MoE 架构的多任务适应性策略。多任务持续预训练策略是在一个包含多个任务的数据集上对 MoE 架构进行预训练。多任务微调策略是在一个特定任务的数据集上对 MoE 架构进行微调。

2.6 传统 NLP 方法

传统的 NLP 方法，如语义解析器和运算符树，被用于理解数学文本中的公式和逻辑。这些方法通常依赖于特征提取和深度神经网络。

大家好，我是资深人工智能专家Halo Master。今天，我将带大家一起探索语言模型推理的奇妙世界。我们将从一篇arxiv论文《Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of experience》开始，逐步解析语言模型中推理的本质。

语言模型的推理能力

语言模型，作为人工智能领域冉冉升起的新星，在文本生成、语言翻译、问答系统等领域展现了强大的能力。然而，当我们要求语言模型进行复杂的推理任务时，比如数学问题求解、故事理解等，它们往往会遇到困难。

推理的本质：局部结构与链式推理

那么，为什么推理对语言模型如此重要呢？推理的本质是什么？

在本文中，作者提出了一个假设：推理之所以有用，是因为训练数据具有局部结构。

语言模型的训练数据通常是自然语言文本，而自然语言文本通常是关于几个密切相关的主题的。当概念在经验或训练数据中经常共现时，直接用简单的统计估计量来估计它们之间的影响是很容易的。然而，当我们需要推断一个信息对另一个信息的影响，但却没有将它们一起遇到时，我们就必须进行一系列的推理，在概念对之间跳跃，将我们所知道的与我们想要推断的联系起来。

作者认为，当训练数据具有局部结构时，链式推理就变得非常有用。局部结构是指观察往往发生在相关的概念的局部重叠邻域中。

理论分析：推理如何降低偏差

为了证明这一假设，作者给出了一个理论分析。他们考虑了一个简化的任务，在这个任务中，语言模型在一个链式结构的贝叶斯网络上训练。他们证明，当训练数据具有局部结构时，通过中间变量进行推理可以降低偏差。

实证研究：局部结构与推理的有效性

为了验证这一假设，作者进行了一个实证研究。他们训练了一个语言模型，并在具有不同结构的合成数据上对其进行评估。结果表明，当训练数据具有局部结构时，生成中间变量可以帮助语言模型更准确地估计条件概率。

结论：推理是语言模型的必备能力

综上所述，推理是语言模型的一项必备能力。当训练数据具有局部结构时，推理可以通过减少偏差来提高语言模型的性能。

展望：未来研究方向

在未来的研究中，我们可以从以下几个方面继续探索语言模型的推理能力：

1. 如何设计更有效的推理算法？
2. 如何将推理应用到更广泛的任务中？
3. 如何让人工智能更好地理解和模拟人类的推理过程？

我相信，随着人工智能技术的不断发展，语言模型的推理能力也将越来越强大，并将在越来越多的领域发挥重要作用。

参考文献

[1] Ben Prystawski, Michael Y. Li, Noah D. Goodman. Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of experience. arXiv preprint arXiv:2304.03843, 2023.
[2] Using generative AI to imitate human behavior. Microsoft Research Blog. 2023.
[3] Breaking cross-modal boundaries in multimodal AI: Introducing CoDi, composable diffusion for any-to-any generation. Microsoft Research Blog. 2023.

🎯 AutoGen的目标

随着GPT-3、GPT-4等大型语言模型的出现,它们在诸多领域都展现了强大的潜力。但是要充分发挥这些模型的能力,需要设计非常复杂的工作流程,对研发人员提出了巨大挑战😥。

AutoGen框架的目标就是要简化大型语言模型工作流程的编排、优化和自动化。让研发人员可以更容易地构建复杂的语言模型应用💪。

🛠 AutoGen的方法

AutoGen提供了可自定义和可交谈的agent。研发人员只需要进行以下两步配置:

1. 定义一组agent,指定它们的能力和角色
2. 定义agent之间的交互行为

整个流程就可以自动化啦!非常简单易用~

🤖 Agent的特点

AutoGen的Agent有以下特点:

• 💬 可以与语言模型、人类和工具自由交互对话
• ⚙️ 内置语言模型编码执行等功能
• 🔧 支持引入各种外部工具、API等
• 🧠 易于加入个性化、适应性等高级功能

👥 Agent模式的好处

Agent对话中心的设计模式有诸多好处:

• 🤝 自然支持协作、反馈、调试等
• 🎯 易于解决代码相关任务
• ✋🏻 支持用户随时加入或退出
• 🤝 多个专家可以协同解决复杂问题

🎉 总结

AutoGen为构建下一代语言模型应用提供了一个高效、简单、可扩展的框架。它展示了语言模型、人类和工具协作的巨大创新空间。希望大家在未来的科研中可以活跃运用AutoGen,创造出更多惊喜😄请大家多多提问,让我们共同进步!

大家好，今天，我们要一起探讨的是 Microsoft Research 最近的一篇研究：大型语言模型的终身模型编辑。这篇文章讲述了如何在保持低成本的同时，进行有效的模型修正，避免模型出现灾难性的遗忘。让我们一起深入了解一下。🧐

🎯 问题的根源

首先，我们来看看为什么需要对大型语言模型（LLMs）进行修正。LLMs在许多复杂任务中有着广泛的应用，但它们有时会出现不可预测的错误，或者传播偏见语言。这些错误往往随着底层数据或用户行为的变化而产生。这就需要对这些模型和它们支持的实际应用进行有针对性的、成本有效的修复。

我们可能会想到使用重复预训练或微调来实现这些修复。然而，这些解决方案通常在计算上过于昂贵。例如，LLAMA 1的训练需要在2048个A100 GPU上进行21天，其成本超过240万美元。LLMs的微调需要比许多研究实验室能够持续并负担得起的GPU更大。此外，我们甚至还不清楚应该向数据语料库添加或删除哪些数据，以便在不影响无关输入的情况下纠正特定行为。

📝 模型编辑的提出

为了在不进行昂贵训练的情况下保持LLMs的更新，人们最近提出了模型编辑作为对大模型进行有针对性更新的范例。大多数模型编辑器一次更新一个模型，注入一批修正。但错误通常会随时间序列性地被发现，并且必须快速纠正。换句话说，当模型被部署时，必须进行终身模型编辑，即遇到一个流的错误并必须立即对其进行处理。这需要进行许多连续的编辑，在这种设置下，现有的编辑器已知会失败。成功在这里意味着按序纠正所有的编辑，而不遗忘旧的修复，也不会降低对无关输入的性能。

那么，什么是编辑呢？在一篇题为《带有离散键值适配器的GRACE终身模型编辑》的文章中，作者考虑了三种类型的编辑：

1. 更新事实知识。例如，我们有一个预先训练的问答模型：我们输入问题，模型返回答案。但随着世界的变化，这些答案会过时。因此，编辑是一个包含问题（例如，“美国总统是谁？”）和问题的正确答案（例如，“拜登”）的元组或有序值序列。
2. 跟上翻转标签。分类任务中的基础真相可能会随时间变化。如果只有特定类型的数据被重新标记，那么目标编辑就尤为重要。在这种情况下，编辑是一个配对输入（例如，法院文件）和一个新标签（例如，主题）。
3. 缓解LLMs中的捏造和不连贯。使用LLMs的一个关键挑战是避免它们生成与现实无关的语言。因此，当它们创建出有问题的输出时，模型的编辑将包含这样的元组：一个输入（例如，一个启动语句）和一个从模型的输出中提取的错误片段（例如，一个错误的预测）。

🧪 终身模型编辑的挑战与解决方案

我们已经知道，错误往往会随时间序列性地被发现，并且必须快速纠正。这就需要进行许多连续的编辑，这是一项挑战。在这种情况下，现有的编辑器已知会失败。它们可能会遗忘旧的修复，或者对无关输入的性能产生影响。

为了解决这个问题，研究者们提出了一种名为GRACE的新型模型编辑方法。这个方法采用了离散的键值适配器，能够处理连续的编辑。它能够在不遗忘旧的修复，也不会降低对无关输入的性能的情况下，按序纠正所有的编辑。

这种方法的关键在于，它不直接更改模型的参数，而是在模型上添加一个小型的键值存储。每次编辑时，该方法都会将编辑的“键”和“值”添加到存储中。然后，在模型进行预测时，该方法会检查存储中是否存在与当前输入匹配的键。如果存在，模型就会使用存储中的值来修改其预测。

这种方法的优势是，它能够在处理新的编辑时，保留对旧编辑的记忆，从而避免了灾难性的遗忘。此外，由于键值存储的规模远小于模型本身，因此，这种方法的计算和存储成本也相对较低。

总结一下，大型语言模型的终身模型编辑是一个非常重要且具有挑战性的问题。这在保持模型更新，提高预测准确性，同时也降低了训练和维护的成本。通过微调、模型编辑等方法，我们可以使模型更加适应变化的世界，并为我们提供更准确、更贴近现实的预测。希望你们能从这次的讲解中有所收获，下次课我们再见！👋🏻

大家好，欢迎收听我们的人工智能播客，我是你的主播，也是资深的人工智能专家。今天我们要聊的话题是：如何通过一种全新的方式——思维骨架（Skeleton-of-Thought，简称SoT），来加速大语言模型（LLM）的输出，并提高其结果质量。🚀

💡大语言模型的痛点

LLM，例如LLaMA和OpenAI的GPT-4，正在改变我们的技术领域。然而，对LLM的一个普遍抱怨是它们的运行速度。在许多情况下，从LLM获取答案需要很长时间，这限制了LLM在诸如聊天机器人、协同助手和工业控制器等延迟关键功能中的应用。⏱️

🚀思维骨架的提出

为了解决这一问题，微软研究院和清华大学的研究者提出了一种新的加速LLM生成的方法——思维骨架（SoT）。不同于大多数先前需要对LLM模型、系统或硬件进行修改的方法，SoT将LLM视为黑箱，因此可以应用于任何现成的开源（如LLaMA）或API基础（如OpenAI的GPT-4）模型中。🎁

🚗SoT如何加速？

SoT的想法源于LLM和人类处理信息的方式的区别。LLM按顺序生成答案，而人类在很多情况下，会先提炼出答案的骨架，然后添加细节来解释每一点。SoT就是按照这种人类的思维方式，将生成过程分为两个阶段：首先，SoT让LLM生成答案的骨架，然后再让LLM给出骨架中每一点的答案。🔍

这种方法提供了一个新的加速机会，因为第二阶段的每一点的答案都可以并行生成，无论是本地模型（如LLaMA）还是API基础模型（如OpenAI的GPT-4）。对于API基础模型，我们可以对每一点发出并行的API请求。对于本地运行的模型，我们可以在一个批次中同时回答所有的点。💼

⚖️SoT的效果如何？

我们在包括九个开源模型和三个API基础模型在内的12个最近发布的模型上测试了SoT。我们使用的是Vicuna-80数据集，该数据集包含80个问题，涵盖了编程、数学、写作、角色扮演等九个类别。

结果显示，SoT在所有模型上都提供了显著的速度提升。特别是，SoT在12个模型中的8个模型上获得了超过2倍（最高达到2.39倍）的速度提升。此外，SoT在不明显降低答案质量的情况下实现了这种速度的提升。💪

🌈SoT的未来

SoT通过独立并行地扩展点，因此并不适合需要逐步推理的问题，比如数学和编程。为此，我们提出了一种SoT的扩展，叫做SoT with Router（SoT-R），它可以在适合的时候自适应地触发SoT。我们提出了一个路由器模型，该模型可以基于问题和答案的骨架，预测何时应使用SoT。实验显示，SoT-R在数学和编程问题上的性能超过了原始的SoT，并在所有测试集上达到了最好的性能。🎯

对于未来，我们期待通过进一步的研究和开发，将SoT的应用范围扩大到处理更复杂的问题，同时继续提高其生成速度和答案质量。我们相信，随着技术的不断发展，大语言模型将在我们的日常生活中扮演越来越重要的角色，为我们提供更加智能、快速和准确的服务。✨

在此，我要提醒大家，SoT的代码和演示已经在Github上开源，欢迎感兴趣的朋友们去查阅和使用。🌐

以上就是今天播客的全部内容，希望大家对SoT有了更深入的理解。如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言。我们下期再见，祝大家每天都有新的收获！👋

大家好，今天，我将为大家介绍一篇关于Orca 2的文章。Orca 2是一种小型语言模型，它通过学习一系列推理技巧，在推理能力上超越了5-10倍的大模型。

背景

大型语言模型（LLMs）正在改变人与机器之间的交互方式，并提升了许多现有应用的用户体验，如编码、网络搜索、聊天机器人、客户服务和内容创作等。这种由LLMs带来的转变也为新型人工智能应用铺平了道路。随着LLMs规模的不断扩大，例如GPT-4和PaLM-2等，它们展现出了前所未有的能力，尤其是在零-shot推理方面，包括回答复杂问题、生成解释和解决多步问题。即使在专业领域，LLMs现在也能在美国医学执照考试等测试中取得合格分数。这些能力曾经被认为是人工智能无法达到的范畴。

问题

然而，现有对于小型语言模型的训练往往依赖于模仿学习，即复制更大、更强大的模型的输出。尽管这些模型可以生成与其“老师”风格相似的内容，但它们在推理和理解能力上往往表现不足。模仿学习可能会限制较小模型的潜力，限制它们根据问题和模型容量来利用最佳解决策略。

主要贡献及解决思路

Orca 2的目标有两个：

一是教导较小模型如何使用一系列推理技巧，例如逐步处理、回忆再生成、回忆-推理-生成、抽取-生成和直接回答方法；
二是帮助这些模型确定何时使用最有效的推理策略，让它们能够在任务中表现最佳，不受模型大小的限制。

与Orca 1不同，Orca 2精心设计推理策略以适应特定任务，考虑到学生模型是否具备相同的行为。更强大的LLM被设计为呈现引发特定战略行为的复杂提示，从而产生更精确的结果。在训练阶段，较小模型仅暴露于任务和结果行为，而不知道触发这种行为的原始提示，这种“提示擦除”技术使Orca 2成为一种“谨慎的推理者”。

达到的具体效果

与以往侧重于小型模型评估的研究不同，作者们提供了包含约100个任务和超过36,000个独特提示的15个综合性基准测试来评估Orca 2。初步结果显示（figure 1），Orca 2明显超越了相似规模的模型，甚至在需要推理的任务上与5到10倍大的模型相匹敌甚至超越，突显了赋予较小模型更好推理能力的潜力。

文章推荐

文章名称：Orca 2-Teaching Small Language Models How to Reason

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2311.11045.pdf

github链接：

结语

以上就是我对Orca 2这篇文章的解读。希望对大家有所帮助。