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卡內基梅隆大學和清華大學的研究人員開發(fā)了Prompt2Model系統(tǒng),可以根據提示自動生成專用NLP模型。Prompt2Model并不是GPT-4的替代品是用于特殊用途NLP模型的自動化管道,這些模型可以很好地執(zhí)行特定任務,比大型模型小得多,因此可以在低端的的硬件上本地運行。團隊正在探索集成大規(guī)模開源語言模型來減少對專有API的依賴。
CMU與清華的研究者聯(lián)合發(fā)布了Prompt2Model框架,它可以根據用戶提供的prompt,快速訓練一個小型專業(yè)模型。僅需投入5美元用于數據收集和20分鐘的訓練時間,就能獲得性能優(yōu)于ChatGPT平均水平20%的小型模型,同時模型參數規(guī)模減小了700倍。未來的工作將繼續(xù)致力于進一步優(yōu)化框架的性能。
Prompt2Model提供了一種全新的方式,不需要使用龐大且資源消耗重的AI模型,只需用簡單的語言描述您想要的功能,就可以為該任務創(chuàng)建一個更小、更高效的AI模型。項目地址:https://github.com/neulab/prompt2modelPrompt2Model允許用戶只需要提供自然語言的任務描述,就可以生成一個適合部署的小型模型。值得一提的是,它能創(chuàng)建出的模型甚至有可能超越一些流行的大型模型的性能。