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与创始人交个朋友
我要投稿
文|祝融
编辑|郭嘉
课题背景
闭源模型隐藏了落地的具体架构以及训练/推理细节,阻碍了针对特定应用的持续开发。(这里突然想起来最近有位大佬说某大厂坚持闭源,回头另文点评)
通过API调用这些云端模型可能会带来数据隐私风险,因为必须将数据发送给模型提供商。
大多数闭源模型具有大量参数(例如基于GPT-3.5则有175B个参数),导致显著的推理开销,通常反映在调用API的花销上
知识补充:SOTA是“State of the Art”的缩写,这个术语通常用于描述某个领域或技术中当前最先进的成果或最高水平的性能。
基座模型StarCoder
StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大语言模型 (代码 LLM),模型基于 GitHub 上的许可数据训练而得,训练数据中包括 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter notebook。与 LLaMA 类似,基于 1 万亿个词元训练了一个约15B参数的模型。此外还针对一个35B词元的Python 数据集对 StarCoderBase 模型进行了微调,从而获得了一个称之为 StarCoder 的新模型。当然这个系列有1B/3B/7B/15B四种规模的基座模型。
CodeS结构拆解
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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