幾行代碼，GPT-3變ChatGPT！吳恩達高徒、華人CEO震撼發布Lamini引擎_MINI:MIN

來源：新智元編輯：Aeneas好困

快速定制模型的LLM引擎Lamini來了，開發者狂喜！

ChatGPT雖好，但始終有門檻。通常，只有擁有AI博士學位的大型機器學習團隊，才能這樣訓練一個模型。

為了把這個門檻打下來，團隊構建了Lamini引擎，從此，每個開發者都能夠擁有從GPT-3訓練ChatGPT的超能力！

劃重點：可以商用！可以商用！可以商用！

項目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/

Lamini的開發團隊表示，你需要的只是幾行代碼，就可以用托管數據生成器倆訓練自己的LLM，包括權重和其他所有的內容。

此外，你也可以使用開源的LLM，用Lamini庫對生成的數據進行微調。以及訪問完整的LLM訓練模塊，使用從LoRa等速度優化，到虛擬私有云(VPC)部署等企業功能。

對此，英偉達科學家JimFan表示，LLaMa+自定義數據正在成為新的范式，而Lamini的推出也帶了一種全新的模式——FaaS，微調即服務。

NFT項目 ETHER將向持有者按1:1比例空投Ether Capsule NFT:7月12日，NFT項目ETHER發布公告稱，為了彌補未參與新鑄造定價的現有持有者，將向每位持有者按1:1的比例空投Ether Capsule，持有者每持有1枚Ether Capsule可獲得1個免費的Ether Capsule空投。[2023/7/12 10:50:31]

MLOps的未來是「LMOps」。哪里有標準化，哪里就有機會。

OpenAI科學家，前特斯拉人工智能總監AndrejKarpathy也表示，LLM定制化的生態正在愈發火爆。

訓LLM就像prompt-tuning一樣簡單

寫一個prompt如此容易，但想要從基礎模型訓練出一個大語言模型，卻是如此困難。

因為需要花費大量時間，來找出微調模型失敗的原因，所以對數據集微調的迭代周期都是以月為單位的。

與之相反，微調prompt的迭代，只需要幾秒鐘，并且在幾個小時內，性能都能保持穩定。

這個過程只需要把有限數量的數據整合到prompt中就可以了，并不需要動輒幾TB的數據。

ChatGPT的誕生十分艱難，OpenAI的團隊花了幾個月的時間，在基礎的GPT-3模型上微調，并進行RLHF。這個門檻極高，只有大型的ML團隊才能完成這種訓練。

貝萊德旗下iShares申請發行現貨比特幣ETF:金色財經報道，基金管理巨頭貝萊德的iShares部門周四下午向美SEC提交了組建現貨比特幣ETF的文件。

根據該文件，該基金的資產將被命名為iShares比特幣信托，基金資產主要將由托管人代表信托持有的比特幣組成。該文件稱，托管人將是加密交易所Coinbase。[2023/6/16 21:40:58]

有500強企業的技術負責人這樣抱怨過：「我們團隊的10名機器學習工程師用了OpenAI的微調API，結果我們的模型反而變得更差了，怎么辦啊。」

「我真的不知道該怎么充分利用數據，我已經用盡了所有從在線教程中能學到的prompt魔法了。」

這，就是研究者構建Lamini的原因：讓每個開發者可以直接從GPT-3訓練ChatGPT。

任意LLM，秒變ChatGPT！

Lamini是一個LLM引擎，可以讓不僅僅是機器學習專家的任何開發人員，都能在大型數據集中，把高性能的LLM訓練得像ChatGPT一樣好。

這個過程，只需要Laimini庫的幾行代碼即可。

值得注意的是，這個庫中的優化遠遠超出了現在開發者可以使用的范圍，從更具挑戰性的優化到更簡單的優化。

比如，你想從不同的角度生成一個廣告文案。

首先，從llama模塊導入LLM引擎：

fromllamaimportLLMllm=LLM(name="marketing")

接下來，需要定義輸入和輸出類型。注意，這里一定要包括上下文，因為可以有助于LLM在自然語言中進行理解。

歐易Web3錢包與DODO達成官方合作:據DODO官方推特消息，歐易Web3錢包與DODO達成官方合作關系。用戶可連接歐易Web3錢包在DODO進行交易。歐易DEX已將DODO V1/V2接入流動性池，用戶可在歐易DEX通過Ethereum、BSC進行DODO交易。此外，歐易Web3錢包已在Discover板塊收錄DODO。

據悉，DODO是一個去中心化交易平臺。其采用主動做市商算法，并應用Chainlink預言機，可以讓用戶在DODO做市時不需要同時提供兩種資產。[2022/12/22 22:00:38]

fromllamaimportType,ContextclassAdAspects(Type):tone:str=Context("toneofthemarketingcopy")product_features:list=Context("productfeaturestopromote")audience:str=Context("targetaudienceforthemessage")subject:str=Context("subjectortopicofthemessage")goal:str=Context("goalofthismarketingcampaignandmessage")classAdCopy(Type):title:str=Context("googleadtitletag")description:str=Context("googleaddescription")keywords:list=Context("keywordsforthesearchengine")

然后就可以開始提問了：

過去24小時Coinbase比特幣流出量超過4萬枚:金色財經報道，據coinglass數據顯示，過去24小時Coinbase的比特幣流出數量達到40,309.72 BTC，是BTC流出量最高的頭部加密交易平臺，其次是FTX，BTC流出量為19,941.64 BTC。[2022/11/10 12:40:15]

語氣：大膽，但不傲慢

特色：亞洲醬料和香料、家常調料和套餐包，可以輕松在家烹飪。

aspects=AdAspects(tone="boldandbright,butnotarrogant",product_features=,audience="suburbanfamilies",subject="deliciousasianmealswithoutgoingtoarestaurant",goal="getsuburbanmomsanddadstotrybuytheirfirstomsompackorfreetastingkit")ad_copy=llm(input=aspects,output_type=AdCopy)print(f"Adcopy:{ad_copy}")模型輸出：

嘗試Omsom的美味亞洲醬料、香料、家常調料和套餐包。輕松為家人在家做出美味佳肴。

>title='DeliciousAsianMealsWithoutGoingtoaRestaurant|Omsom'description="TryOmsom'sdeliciousAsiansauces,aromatics,andhome-cookedseasoningsandmealpacks.Easilycookdeliciousmealsathomeforyourfamily."keywords=

Web3初創公司Spindl完成700萬美元融資:金色財經報道，總部位于邁阿密的Web3初創公司Spindl完成700萬美元融資，DragonFly Capital、Chapter1、Polygon Ventures、Tribe Capital、Multicoin以及少數天使投資人支持，新資金將用于擴大招聘。

Spindl創始人García Martínez表示，該公司試圖為Web3重建Web2電子商務后端的基本部分，即互聯網企業如何跟蹤他們的客戶來自哪里，并制定獲客策略來吸引更多用戶。例如，Spindl可以通過分析Discord帖子、Reddit論壇、廣告和其他互聯網鏈接，將這些數據與購買、銷售和交易等鏈上行為配對，以創建幫助協議了解流量來源的配置文件。[2022/10/20 16:30:59]

如何創建自己的「ChatGPT」

基礎模型能理解一般的英語，但如果需要它們學習一些垂直語言和規則，prompt微調并不足夠，很多時候我們都需要構建自己的LLM。

利用用下面這個步驟，就能獲得像ChatGPT一樣遵循指令的LLM。

嘗試prompt-tuningChatGPT或其他模型

可以使用Lamini庫的API，在不同模型之間快速進行prompt-tuning，只需一行代碼，即可在OpenAI和開源模型之間切換。

Lamini庫已經優化了正確的prompt，這樣開發者就可以使用不同的模型，不必擔心如何為每個模型設置prompt的格式。

構建一個包含輸入-輸出對的大型數據集

這些數據集會向模型展示，它應該如何響應輸入，無論是遵循英文說明，還是以JSON響應。

研究者剛剛發布了一個只有幾行代碼的repo，使用Lamini庫，僅從100個數據點中，就能生成50k數據點。

而且因為使用Lamini庫來啟動Lamini引擎，所以這個過程根本不需要用到GPU。

在repo中，已經包含一個開源的70+k數據集。

項目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/

在大型數據集上微調基礎模型

除了數據生成器，研究者還發布了一個LLM，它使用Lamini對生成的數據進行了微調。以編程方式執行此操作的功能也會很快發布。

也可以把OpenAI的微調API作為起步。

在微調模型上進行RLHF

使用Lamini，就不再需要大型ML和人工標記團隊來運行RLHF。

部署到云端

只需點擊產品或功能中的API端點即可。

專為LLM打造的數據生成器

簡單來說，依照以下幾個步驟，就可以訓練自己的大語言模型了。

用于優化prompt微調和類型化輸出的Lamini庫。

用于微調和RLHF的高級Lamini庫，只需幾行代碼。

史上首個托管數據生成器，用于創建數據，來訓練遵循指令的LLM。注意，已獲得商業使用許可！

開源的指令跟隨LLM，使用上述工具，只需幾行代碼即可完成。

數據生成器工作原理

Lamini數據生成器是一個LLM管線，它采用原始的100多條指令的小集合，與預期的響應配對，生成50k+新的配對，靈感來自Stanford的Alpaca。這個生成管線使用Lamini庫來定義和調用LLM，以生成不同但相似的指令和響應對。

根據這些數據訓練后，你的LLM會遵循這些指示，因而得到改進。對于使用開源LLM的生成管線，研究者提供了一個很好的默認值，LaminiOpen和LaminiInstruct。

隨著每天新的LLM發布，研究者都會將默認值更新為性能最佳的模型。在目前的版本中，LaminiOpen用的是EleutherAI的Pythia，LaminiInstruct用的是Databricks的Dolly。

LaminiOpen會生成更多指令，而LaminiInstruct會生成這些指令的成對響應。

最終生成的數據集可供免費商業使用，已經通過CC-BY許可。

僅用一行代碼，就可以將Lamini庫的默認值換成其他開源或OpenAI模型。

研究者發現，OpenAI模型的平均表現更好，但它們的許可限制了將生成數據用于訓練類ChatGPT模型的商用。

對生成數據進行微調

在這個過程中，生成的數據會質量不一。

在微調之前，下一步就是將生成的數據過濾為高質量數據。

然后，Lamini會通過在這個過濾后生成的數據集上訓練基礎模型，來創建自定義LLM。

研究者已經發布了一個開源指令跟隨LLM，可以用Lamini來訓練Pythia基礎模型，生成的37k指令是從70k中篩選出來的。

顯然，Lamini庫的出現，讓迭代周期變得更快、更有效，有更多的人能夠構建模型，而不僅僅是試驗各種prompt。

團隊介紹

SharonZhou是Lamini的聯合創始人兼首席執行官。

個人主頁：https://sharonzhou.me/

她在哈佛大學獲得了計算機科學與古典文學聯合學士學位，并以最高榮譽獲得了碩士學位。

隨后，她在斯坦福大學獲得了計算機科學博士學位，師從吳恩達。

2022年，29歲的Zhou入選《麻省理工科技評論》「35歲以下科技創新35人」。

GregoryDiamos是MLPerf的聯合創始人。

他曾是百度硅谷AI實驗室的創始成員，對DeepSpeech和DeepVoice系統有貢獻。

參考資料：

https://lamini.ai/blog/introducing-lamini

Tags：MINIMINROMPROgemini直播間進入Eagle Mining NetworkROMTokenAlfProtocol

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