Microsoft Orca-2 13B 소규모 언어 모델이 70B 대안을 능가함

Microsoft는 최근 차세대 Orca-2 AI 모델에 대한 새로운 연구 논문을 발표했습니다. 인공 지능의 힘은 가장 크고 가장 복잡한 시스템에 적용될 뿐만 아니라 더 작고 접근 가능한 프레임워크에서도 번창할 수 있음을 증명합니다. Microsoft는 더 클수록 더 좋다는 통념에 도전하는 Orca-2, Orca-2 언어 모델 을 도입하여 이러한 방향으로 과감한 조치를 취했습니다. 이 새로운 개발은 인공 지능에 열정을 갖고 이러한 시스템이 할 수 있는 한계를 확장하려는 사람들에게 특히 흥미로울 것입니다.

"Orca-2: 작은 언어 모델에 추론 방법 가르치기"라는 제목의 Microsoft 연구 논문은 Orca-2와 같은 작은 모델을 훈련하여 추론 능력을 향상시키는 방법에 대한 흥미로운 탐구입니다. Orca-2에는 130억 개의 매개변수만 포함되어 있어 훈련 품질이 모델의 추론 능력에 큰 영향을 미칠 수 있음이 입증되었습니다. 이는 한때 대형 모델의 독점적인 영역으로 간주되었던 복잡한 작업을 수행할 수 있는 소형 모델의 잠재력에 관심이 있는 모든 사람에게 중요한 통찰력입니다. Microsoft는 다음과 같이 자세히 설명합니다.

“Orca 2는 소규모 LM(약 100억 개 이하의 매개변수)의 기능을 탐색하는 최신 단계입니다. Orca 2를 통해 우리는 향상된 교육 신호와 방법을 통해 더 작은 언어 모델을 통해 향상된 기능을 구현할 수 있음을 계속해서 보여줍니다. 일반적으로 더 큰 언어 모델에서만 볼 수 있는 추론 기능

Orca-2의 가장 매력적인 측면 중 하나는 700억 개의 추론 작업 성능 을 능가하는 능력입니다. 계산 제약이 있는 작업을 하거나 보다 효율적인 AI 솔루션을 찾는 사람들에게 특히 중요합니다. Orca-2의 벤치마크 결과는 모델의 추론 기능을 강조합니다. 이는

Orca-2 소규모 언어 모델

Orca입니다. -2는 두 가지 크기(70억 및 130억 매개변수)로 제공되며 둘 다 해당 LLAMA 2 기본 모델에서 생성된 맞춤형 고품질 합성 데이터에 대한 연구를 장려하기 위해 공개됩니다. 소규모 LM의 개발, 평가 및 정렬

Microsoft Orca-2

인공 지능의 공동 발전에 대한 노력을 강조하기 위해 Microsoft는 오픈 소스 커뮤니티에서 사용할 수 있는 Orca-2 모델 가중치를 만들었습니다. 연구자들은 모두 이 최첨단 기술을 활용하여 자신의 프로젝트에 통합하고 인공 지능의 집단적 발전에 기여할 것입니다.

이 연구 논문은 전통적인 모방 학습을 넘어 대안적인 훈련 방법을 소개합니다. Orca-2에 다양한 추론 전략을 제공하는 이러한 방법을 통해 모델은 다양한 작업에 적응할 수 있으며 이는 인공 지능의 복잡성을 탐구하는 사람들에게 새로운 교육 패러다임을 탐색할 수 있는 기회를 의미합니다. 기계가 생각하도록 가르치는 방식을 재정의합니다

Orca-2는 신중하게 제작된

합성을 기반으로 구축되었습니다. 모델은 데이터세트에서 훈련되었으며 상당한 벤치마크 성능을 달성했습니다. 이는 모델이 전략적 데이터 사용을 통해 연마되었음을 의미합니다. 실제 응용에 대한 효율성과 적응성. 강력할 뿐만 아니라 다양한 시나리오를 처리하는 데 다재다능한 모델을 의미합니다.

Orca-2의 라이선스 조건은 모델을 사용할 때 연구 지향적 성격을 강조하도록 맞춤화되어 있습니다. 연구 중심 개발 환경을 지원하고 다양한 프로젝트에서 Orca-2 사용을 안내하므로 고려해야 합니다.

Microsoft는 또한 로컬 컴퓨터에서 Orca-2를 설정하기 위한 자세한 지침을 제공합니다. 개발자, 연구원 또는 AI 애호가인지 여부에 관계없이 이러한 수준의 사용자 정의는 Orca-2의 전체 기능을 탐색하는 데 매우 중요합니다.

Microsoft의 Orca-2는 컴팩트의 주요 발전을 나타냅니다. 언어 모델은 대형 모델의 지배력에 도전하는 향상된 추론 기능을 제공합니다. 오픈 소스 협업, 혁신적인 교육 기술 또는 연구 이니셔티브를 통해 Orca-2와 파트너십을 맺으면 AI 개발의 변혁기의 최전선에 서게 됩니다. Microsoft의 Orca-2는 소형 모델이 수행할 수 있는 작업의 지평을 넓힐 뿐만 아니라 여러분이 이 흥미로운 분야에서 적극적인 역할을 하도록 초대합니다.

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