Llama 2 Everywhere:一个可在各种设备上运行的、独立的、二进制可携带、可引导的 AI 操作系统。
它具有非常高的兼容性,从被学校丢弃的二手 Chromebook到企业级硬件设备都可以部署,而且可以运行在各种操作系统上。在联网和离线的情况下都可运行。
模型通过多样化的文本来源进行训练,包括教科书、开放图书和全面的语料库如 SlimPajama。
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L2E(Llama 2 Everywhere)主要特点:
1.硬件兼容性强:可在各种设备、操作系统上运行,从旧式学校电脑到企业级硬件,离线联网都可运行。它支持 ARM64 架构,并提供可移植性功能、易用性增强和性能优化。
2.小型、专门化的 AI 模型:使用小型局部线性模型(LLM),适应硬件资源有限的环境。该项目还提供预训练模型,并允许用户指定模型检查点、温度和采样的前 p 个值。
3.多样化的训练数据:模型通过多样化的文本来源进行训练,包括教科书、开放图书和全面的语料库如 SlimPajama。这有助于模型具有更广泛的应用性和更高的准确性。
https://t.co/u6Sm6zLIJo化和分布式:这些小型模型不是孤立运行的,而是通过网络连接,形成一个分布式的系统。这些模型还具有自我协调的能力,意味着它们可以相互沟通和协作,以完成更复杂的任务。
5.民主化 AI 访问:通过这种方式,项目希望能让更多人能够接触和利用 AI 技术,特别是在资源有限的环境中。
6.教育应用场景:这些小型模型特别适用于教育环境,尤其是在网络不稳定或不可用的地方。它们可以作为一个信息获取平台,帮助学生查询和学习。
7.集体智能:通过这种分布式和协调的方式,一群小型模型的集体智能有可能超过单一的大型模型。这意味着,即使单个模型的能力有限,但当它们作为一个整体工作时,其总体能力可能会显著提升。
8.事实准确性:L2E项目采用多重策略来减少AI模型输出的幻觉。这包括使用专门化和定期更新的模型,部署事实检查模型,以及通过神经网络和规则进行输出验证。还考虑了重写输入提示和允许社区标记不准确答案,以进一步提高输出的准确性。这些方法共同确保模型输出既准确又可靠。
9.研究方向:项目还探索了使用硬件遥测数据进行模型训练的可能性,这使得模型在自动化、太空、机器人技术和物联网等领域具有应用潜力。
缩小数字鸿沟:
这些特点共同构成了 L2E 项目的核心价值和愿景,即通过小型、专门化的 AI 模型来推动 AI 的普及和应用,特别是在资源有限或网络不可用的环境中。
其中一个引人注目的用例是在学校图书馆或课堂中运行小型模型,特别是在没有互联网连接的情况下。
在这种场景下,"获取信息"可能意味着学生可以通过这个系统查询各种教育资源或知识点。例如,学生可能会查询历史事件、科学概念、数学问题解答等。这些模型可能会被训练来理解和回答这类问题,从而作为一个离线的、即时的信息查询平台。
这样的部署场景在网络连接受限或不可用的地方尤为有价值,因为它可以减少对互联网的依赖,同时仍然提供一个信息获取的途径。这不仅有助于教育资源的普及,还能在一定程度上缩小数字鸿沟。
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