最后更新 12-08-2023
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Stanford CRFM
发现Stanford CRFM与羊驼毛的最新AI研究突破，这是一种具有成本效益且以学业为重点的指导模型。这种创新的模型从Meta的Llama 7B进行了微调，并具有执行与OpenAI Text-Davinci-003相似的任务的能力，同时又易于复制。羊驼通过创造可访问的资产，欢迎反馈并鼓励社区参与探索模型行为和能力来体现斯坦福大学对AI研究民主化的承诺。
深入研究我们的详细评估和实践演示，这些评估既强调了模型中固有的优势和当前局限性。成为这项学术努力的一部分，以使AI发展与人类价值观保持一致，并有助于突破AI研究景观中可能的界限。
主要功能:
经济高效的复制： Alpaca 是一种较小的 AI 模型，复制成本不到 600 美元，使高级 AI 研究变得更加容易。
从 LLaMA 7B 进行微调： 利用 Meta 的 LLaMA 7B 模型实现卓越的指令跟踪能力。
指令跟随能力： 在初步评估中表现出与 OpenAI 的 text-davinci-003 相当的性能。
社区驱动的反馈： 斯坦福 CRFM 鼓励用户互动和反馈以改进模型。
伦理研究前进： 优先考虑将人工智能与人类价值观结合起来的学术研究，以解决模型的缺陷。
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定价:
免费试用和收费混合
标签:
AI Research
Alpaca Model
Instruction-Following
Replicable AI
LLaMA 7B
OpenAI Comparison
Academic Engagement
Community Feedback
Human Values