在下面的所有 function 名称中,Octopus 仅输出 functional token 如 < nexa_0>,...,<nexa_N>, 研究者将 functional token 替换为相应的函数名称以便更好地演示。以下所有结果都是直接生成的,无需任何输出解析器。Octopus v3 是一个单一模型,可...
对于下面所有的函数名,Octopus只会输出functional token,例如<nexa_0>,...,<nexa_N>,为了更好地演示,我们将功能令牌替换为相应的函数名。下面的所有结果都是直接生成的,不需要任何输出解析器。Octopus v3是一个既能处理中文也能处理英文的单模型,这意味着没有必要专门为中文训练另一个模型。 4.1 发送电子邮件 4...
- OctopusV3是一种体积最小的多模态on-device AI模型,参数量不到10亿,但能媲美GPT-4V和GPT-4。 - OctopusV3使用Functional Token技术,能高效处理文本和图像,支持多语言功能。 - OctopusV3采用了视觉信息编码和functional token的方法来整合图像信息。 - OctopusV3经过多阶段训练,能处理和整合多模态信息。 - Octopu...
近日,斯坦福大学的NEXAAI团队宣布推出全球首 个多模态AI代理模型OctopusV3,让AI代理更加智能、快速、能耗及成本降低。 今年四月份初,NEXA AI推出了备受瞩目的Octopus V2,该模型在函数调用性能上超越了GPT-4,减少了95%的推理时所需的文本量,为端侧AI应用带来了新的可能性。其专利性核心技术“functional token”通过...
来自斯坦福大学的NEXA AI团队在今年四月推出了Octopus V2,该模型已在LLM社区引起广泛关注,而新一代Octopus V3在其基础上进一步突破,实现了图像处理和多语言文本处理的多模态能力。Octopus V3的核心技术之一为“functional token”,该技术能够显著减少模型在推理时所需的文本长度,使得模型在仅有20亿参数的情况下依然能够高...
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OctopusV3 采用了一种将因果语言模型与图像编码器整合在一起的模型架构,这种迭代训练方法增强了模型有效处理和整合多模态信息的能力。 该模型的训练过程分为多个阶段。首先,团队分别对因果语言模型和图像编码器进行训练,以建立基础基准模型;随后合并这些组件,并对模型进行对齐训练,以同步图像和文本处理能力;之后,训练采用...
That error message is misleading since what is actually happening is: Tentacle will complete the cleanup operation. Octopus Server falsely logs it failed. Reproduction Create a script which creates lots of files in its working directory on a host with slow IO causing the cleanup operation to take...
OctopusV3 采用了一种将因果语言模型与图像编码器整合在一起的模型架构,这种迭代训练方法增强了模型有效处理和整合多模态信息的能力。 该模型的训练过程分为多个阶段。首先,团队分别对因果语言模型和图像编码器进行训练,以建立基础基准模型;随后合并这些组件,并对模型进行对齐训练,以同步图像和文本处理能力;之后,训练采用...