[요약] ChatGPT 킬러, VICUNA?! :: with AI

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[ 요약 ]

알파카 메타의 대규모 언어 모델이 출시되고 가중치가 유출된 이후 오픈 소스 모델이 폭발적으로 증가했습니다.
알파카와 돌리에 이어 Nomec AI의 GPT for All이 등장했고, 이제는 GPT만큼 뛰어나다고 주장하는 UriKunya라는 새로운 모델이 등장했습니다.
Share GPT의 공유 대화 데이터 세트를 기반으로 학습된 오픈 소스 챗봇입니다.
이 데이터를 사용하여 라마 모델을 미세 조정함으로써 UriKunya가 GPT만큼의 성능을 발휘할 수 있었다고 주장합니다.
이 모델에는 130억 개의 매개변수가 있으며 Share GPT에서 수집한 7만 건의 대화에 대해 학습되었습니다.
평가 전략은 카테고리별로 각각 10개의 질문이 있는 8가지 카테고리를 사용하고, 5개의 챗봇으로부터 답변을 수집한 후 유용성을 기준으로 답변을 평가하기 위해 GPT4를 사용하는 것이었습니다.
모델 훈련 비용은 약 300달러였습니다.
이 비디오에서는 다양한 업무에 대해 UriKunya와 GPT를 일대일로 비교하며, UriKunya가 인상적으로 우수한 성능을 보여줍니다.
이 비디오에서는 모델 사용 방법과 가중치에 액세스하는 방법도 설명합니다.
보다 자세한 비교를 위해 동영상을 끝까지 시청하는 것이 좋습니다.
요약하면, GPT4는 답변의 품질을 평가하고 에세이와 과제에 점수를 매길 수 있습니다.
쿠니아 모델의 품질은 ChatGPT와 비슷합니다.
수학이나 코딩 과제를 판단하는 데는 능숙하지 않지만 자산과 응답을 생성할 수 있습니다.
이 웹사이트는 글쓰기, 역할극, 코딩 등 다양한 카테고리에서 GPT4의 평가를 제공합니다.
웹사이트에서 제공되는 데모로 플레이해 보세요.
웹페이지에 제공된 예제 링크를 따라가세요.
모델을 직접 사용해 보세요.
전문가에 따르면 GPT4는 수학 및 코딩 평가에는 능숙하지 않을 수 있지만 소셜 미디어의 반응은 인상적입니다.
전문가는 GPT4를 사용하여 응답을 비교하고 역량을 평가할 것을 제안합니다.
오픈소스 GPT4에 대한 질문에 대한 답변은 협업과 혁신, 향상된 품질, 투명성 및 유연성의 이점을 강조합니다.
동일한 주제에 대한 채팅 GPT 답변의 내용도 비슷합니다.
또한 생일 파티를 계획하기 위한 목록을 작성하라는 질문에 대한 두 모델의 응답을 비교한 결과, 두 모델의 응답은 비슷하게 나타났습니다.
전문가는 GPT4로 실험해보고 응답을 비교해 볼 것을 권장합니다.
전문가는 생일 파티 계획, OpenAI의 GPT-3 언어 모델을 사용하여 Python 코드 생성, 인생의 의미와 같은 철학적 질문 등 다양한 주제에 대해 논의했습니다.
성공적인 파티를 위해 테마, 게스트 목록, 장소, 음식, 엔터테인먼트를 결정하는 것이 중요하다고 언급했습니다.
또한 클릭 시 무작위 농담이 표시되는 버튼 3개가 있는 웹사이트를 위한 Python 코드를 생성하는 GPT-3의 기능도 테스트했습니다.
초기 코드에 몇 가지 문제가 있었지만 전문가가 제대로 작동하도록 성공적으로 조정할 수 있었습니다.
마지막으로 삶의 의미라는 철학적 주제를 탐구하고 그것이 얼마나 복잡하고 주관적인 개념인지 설명했습니다.
전반적으로 전문가는 언어 모델의 기능과 다양한 영역에서의 잠재력을 보여주었습니다.
독자는 GPT-3를 사용하여 콘텐츠를 생성하거나 철학적 질문을 던져볼 수 있습니다.
인생의 의미는 정답이 없으며 각자의 신념과 경험에 따라 개인마다 다릅니다.
오픈 소스 챗봇은 채팅을 위한 훌륭한 도구이며 출력 토큰 및 창의성과 같은 매개 변수를 사용하여 사용자 정의 할 수 있습니다.
Cabana라는 모델도 곧 출시될 예정이며 유사한 응답을 제공할 수 있습니다.
모델 가중치에 대한 출시 계획은 아직 확정되지 않았으며, 훈련 과정에는 800개의 GPU가 필요합니다.
알파카 출시 이후 불과 몇 주 만에 이루어진 진전은 인상적입니다.
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Is Vicuna the ChatGPT Killer?

https://www.youtube.com/watch?v=QVC24JhQZS8 

 

 

 

[ Summary ]

Since the release of AlphaCarMeta's large language model and the leak of its weights, there has been an explosion of open source models.
Alpha and Dolly were followed by Nomec AI's GPT for All, and now there's a new model called UriKunya that claims to be as good as GPT.
It's an open source chatbot trained on a shared conversation dataset from Share GPT.
By using this data to fine-tune its llama model, UriKunya claims to be able to perform as well as GPT.
The model has 13 billion parameters and was trained on 70,000 conversations collected by Share GPT.
The evaluation strategy was to use eight categories with 10 questions per category, collect answers from five chatbots, and use GPT4 to evaluate the answers based on their usefulness.
The cost of training the model was about $300.
In this video, we do a head-to-head comparison of UriKunya and GPT on a variety of tasks, and UriKunya performs impressively well.
The video also explains how to use the model and how to access the weights.
We recommend watching the video to the end for a more detailed comparison.
To summarize, GPT4 can evaluate the quality of answers and score essays and assignments.
The quality of the Cunia model is comparable to ChatGPT.
It's not as good at judging math or coding assignments, but it can generate assets and responses.
The website offers GPT4's assessments in a variety of categories, including writing, role-playing, and coding.
Play with the demos available on the website.
Follow the example links provided on the webpage.
Try out the model yourself.
According to experts, GPT4 may not be as good at assessing math and coding, but the response on social media is impressive.
Experts suggest using GPT4 to compare responses and assess competency.
Answers to questions about the open-source GPT4 emphasize the benefits of collaboration and innovation, improved quality, transparency, and flexibility.
Chat GPT answers on the same topic are similar.
We also compared the responses of the two models to a question about creating a list to plan a birthday party and found that they were similar.
Experts recommend experimenting with GPT4 and comparing responses.
The expert discussed a variety of topics, including planning a birthday party, generating Python code using OpenAI's GPT-3 language model, and philosophical questions such as the meaning of life.
They mentioned the importance of deciding on a theme, guest list, venue, food, and entertainment for a successful party.
We also tested GPT-3's ability to generate Python code for a website with three buttons that would display a random joke when clicked.
There were some issues with the initial code, but our experts were able to successfully tweak it to work properly.
Finally, we explored the philosophical topic of the meaning of life and explained how it is a complex and subjective concept.
Overall, the expert demonstrated the capabilities of the language model and its potential in a variety of domains.
Readers can use GPT-3 to create content or pose philosophical questions.
The meaning of life has no right answer and varies from person to person based on their beliefs and experiences.
Open source chatbots are a great tool for chatting and can be customized with parameters such as output tokens and creativity.
A model called Cabana is also coming soon and can provide similar responses.
The release plan for model weights has not yet been finalized, and the training process requires 800 GPUs.
The progress made in just a few weeks since the launch of Alpaca is impressive.
If you enjoyed the video, please like and subscribe to the channel. 

 

 

 

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