八爪鱼 v2：面向超级特工的设备上语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们的研究提出了一种新方法，通过使用 20 亿个参数的设备上模型，在准确率和延迟方面超越了 GPT-4，并将上下文长度减少了 95％。与基于 RAG 的函数调用机制 Llama-7B 相比，我们的方法将延迟提高了 35 倍，降低到适用于实际生产环境中各种边缘设备部署的水平，符合真实应用的性能要求。
近年来，AI领域取得了显著进展，特别是基于变压器架构的大型语言模型（LLMs）。一种创新的LLM推理方法被介绍，展望了未来数十亿参数的LLMs可以在移动设备上执行。该应用程序不仅作为通用助手，还可以实现文本到动作功能的无缝移动交互。该技术提供了强大的人工智能能力，同时保护用户隐私并消除延迟问题。
