Octopus-V2-2B 在基准测试中表现出卓越的推理速度，在单个 A100 GPU 上比「Llama7B + RAG 解决方案」快 36 倍。此外，与依赖集群 A100/H100 GPU 的 GPT-4-turbo 相比，Octopus-V2-2B 速度提高了 168%。这种效率突破归功于 Octopus-V2-2B 的函数性 token 设计。Octopus-V2-2B 不仅在速度上表现出色，在...
最近斯坦福研究发布了端侧语言模型Octopus v2以及相关论文《Octopus v2: On-device language model for super agent》(《Octopus v2:端侧语言模型超级智能体》。 Octopus v2模型基于Google Gemma 2B进行训练和微调。 论文提出了一种新方法,通过引入特殊的函数令牌(functional tokens)并进行细致的微调,Octopus v2能够理解...
基准测试结果显示,Octopus v2在推理速度和准确率方面都超越了业界领先的大模型: 在单个A100 GPU上,Octopus v2的推理速度比"Llama7B+ RAG方案"快36倍,比依赖A100/H100集群的GPT-4-turbo快168%。 在函数调用准确率上,Octopus v2的得分比"Llama7B + RAG方案"高31%,与GPT-4和RAG + GPT-3.5持平,达到98%-100%...
为此斯坦福大学采用了一种独特的功能性标记策略，基于谷歌Gemini 2B模型开发了Octopus-V2模型，专为Android API的功能调用定制，超越了基于RAG的方法，特别适用于边缘计算设备。比Llama7B + RAG方案快36倍，性能优于 GPT-4，延迟时间小于 1 秒。它能够在移动设备上直接运行，支持广泛的应用场景，从而推动Android系统管...
斯坦福大学研究人员近日推出了开源端侧大模型Octopus v2,引起了广泛关注。Octopus v2拥有20亿参数量,可以在智能手机、车载系统等终端设备上高效运行,在准确性和推理速度方面都超越了GPT-4。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2
斯坦福大学研究人员近日推出了开源端侧大模型Octopus v2,引起了广泛关注。Octopus v2拥有20亿参数量,可以在智能手机、车载系统等终端设备上高效运行,在准确性和推理速度方面都超越了GPT-4。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2
- Octopus-V2-2B的函数调用准确性比"Llama7B + RAG solution"高31%,在基准数据集上的函数调用准确性介于98%和100%之间。 - Octopus-V2-2B能够在各种复杂场景下生成单个、嵌套和并行的函数调用。 - 该模型在商业可行数据上进行了训练,并受Nexa AI社区免责声明的约束。
Octopusv2是一款拥有20亿参数的开源语言模型,专为在Android设备上运行而设计,同时也适用于汽车、个人电脑等其他端侧设备。该模型在准确性和延迟方面的表现超越了GPT-4,并且在上下文长度上减少了95%,显示出了显著的性能优势。 Octopus-V2-2B模型的开发过程中,研究团队采用了创新的函数token策略,这使得模型在训练和推理...
与依赖集群A100/H100GPU的GPT-4-turbo相比,Octopus-V2-2B的速度提高了168%。这些效率上的突破,使得Octopus-V2-2B在速度和准确率上都展现出了强大的竞争力。 随着Octopusv2的推出,我们有理由相信,端侧AI的发展将为各种应用带来革命性的变革。无论是在智能手机、汽车还是个人电脑等设备上,Octopusv2都能够提供高效、...
此外,研究团队还编写了20个Android API描述,以强化模型在实际应用中的效能和精确度。Octopusv2以Google Gemma-2B模型为预训练基石,结合完整模型训练与LoRA模型训练双重策略。在性能评估中,Octopus-V2-2B展现卓越推理速度,比Llama7B+RAG解决方案快36倍,函数调用准确率更领先31%。