斯坦福开源端侧大模型Octopus v2，2B参数量可在移动端运行，性能超越GPT-4，准确率超Llama7B

作者：努力犯错玩AI发布时间：2024-05-06

斯坦福 GPT-4

前言斯坦福大学研究人员近日推出了开源端侧大模型Octopus v2，引起了广泛关注。Octopus v2拥有20亿参数量，可以在智能手机、车载系统等终端设备上高效运行，在准确性和推理速度方面都超越了...【查看原文】

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项目简介Octopus-V2-2B是由斯坦福大学Nexa AI开发的一种先进的开源大型语言模型，具有20亿参数，专为Android API的功能调用定制。与需要详细描述潜在函数参数的检索增强生成(RAG)方法不同Octopus-V2-2B采用了一种独特的功能性标记(functionaltokens)策略，用于其训练和推理阶段。这种方法不仅使其达到了与GPT-4相当的性能水平，还大幅提高了推理速度，超越了基于RAG的方法，特别适用于边缘计算设备。它能够在设备上直接运行，支持广泛的应用场景，从而推动

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