Mosaic ML推出商業可用最強開源模型！

目錄表

• 介紹
• MPT 30億參數模型
• MPT 30億參數模型在程式設計的應用
• MPT 30億參數模型與其他模型的比較
• 選擇適合的模型
• Mosaic ML推理服務
• 成本節省與商業應用
• 總結
• FAQ

介紹

讓我們一起慶祝吧，因為我們現在有一個全新的開源大型語言模型，它非常強大，同時也可以商業使用。這款模型屬於Mosaic Foundation系列的一部分，Mosaic ML發佈了一款名為MPT 30億參數模型的全新模型。我們已經看到過一系列的Mosaic模型，而這款30億參數模型不僅超越了GPT-3原始版本，而且也在開源社區中是目前最好的模型之一。

MPT 30億參數模型

這是一款擁有8,000個上下文長度的新模型，您可以使用多達8,000個單詞。這是一個非常好的特性，因為上下文長度越長，您就越不需要訪問向量數據庫，同時也有著很多的優點。因此，這款模型具有出色的上下文響應能力。此外，這款30億參數模型是MPT模型系列的一部分，該模型系列的上一代是7億參數模型。在這部影片中，我們已經介紹了MPT 7億參數模型，該模型在社區中獲得了廣泛的好評，人們一直在對其進行細調和使用它進行各種不同的任務。

MPT 30億參數模型在程式設計的應用

這款模型在程式設計方面表現出色。它具有全新的程式設計數據並支持較長的上下文。Mosaic還將其投入到自己的生產環境中，並作為一種API供您使用。因此，如果您只需要進行推理操作，Mosaic還提供了一個推理版本，我們稍後將進行快速討論。

MPT 30億參數模型與其他模型的比較

Mosaic進行了一系列的基準測試，以瞭解MPT 30億參數模型在開源世界中的其他流行模型（如llama和Falcon）之間的表現。這是一項比較性質的工作，其中將7億參數模型與30億參數模型和40億參數模型進行了對比。從比較結果中可以看到，Falcon在一些任務上表現得非常出色，如World Knowledge，而MPT 30億參數模型在編程方面的表現非常優秀，遠超過llama的表現。這項比較告訴我們，如果您需要構建一個編程助手，MPT 30億參數模型可能是您應該優先考慮使用的模型，並且他們還指出，他們所研發的30億參數模型在性能上優於其他30億參數和40億參數模型，並且在正確的資源和優化設定下，它甚至可能超越Star coder等模型。

選擇適合的模型

根據您的用例和需求，選擇合適的模型非常重要。並非每次都需要選擇最龐大且最好的模型。選擇模型時，請基於您的用例進行選擇，這樣您也可以節省成本。Mosaic提供了7億參數模型和30億參數模型供您選擇。如果您的用例是常識推理，那麼7億參數模型和30億參數模型可能是類似的，所以您不一定非要選擇最大的模型。基於您的用例進行選擇，您可以節省成本。

Mosaic ML推理服務

Mosaic ML推理服務是一項服務，讓您可以將30億參數模型部署到您的應用程序中，並以比傳統方式更低的成本添加AI功能。您可以輕鬆部署這些模型，從他們的流行開源模型，如7億參數的推理模型和30億參數的推理模型開始。而且，他們還提供了企業版，您可以在自己的雲端提供商中部署模型，並輕鬆使用像hugging face Hub這樣的工具。您可以在這裡獲得有關成本和其他信息的詳細信息。

成本節省與商業應用

Mosaic ML推理服務的使用成本比傳統解決方案節省多達15倍。這些數據證明了在不同使用情境下，使用Mosaic的推理服務相比其他解決方案可以節省大量成本。此外，Mosaic提供的模型是開源的，這意味著您可以根據自己的需求進行調整和使用。此外，如果您需要進行模型的微調，也可以使用Mosaic的模型訓練工具進行微調。

總結

總之，Mosaic推出了一款令人興奮的新模型，它是完全開源的，可以商業使用。我們在本視頻中介紹了許多相關信息，重點是MPT 30億參數模型是完全開源的，同時也是商業可用的（具有Apache 2.0許可證）。此外，這款模型在編程方面表現出色，這也是我們在基準測試中看到的結果。此外，他們還創建了一些經過微調的模型，如指令微調模型和聊天微調模型，使用者無需進行微調，這是一個非常好的增值服務。我期待著如何使用這款30億參數模型來進行實踐操作，因為這是一款巨大的模型，需要較大的GPU資源，但無論如何，我將試圖製作一個實用教程。請在評論區告訴我對開源社區中這一新發展的看法。如果您有其他任何問題，也請留言。謝謝！

FAQ

問題：MPT 30億參數模型和GPT-3有什麼區別？

答案：MPT 30億參數模型在性能上超越了GPT-3，儘管它可能沒有GPT-3.5或GPT-4版本強大，但作為一款開源模型，它是目前開源社區中最好的模型之一。

問題：Mosaic ML推理服務如何工作？

答案：您可以將30億參數模型部署到Mosaic ML推理服務中，以便在應用程序中添加AI功能。Mosaic ML推理服務可以以比傳統方式更低的成本提供AI功能。

問題：與其他模型相比，MPT 30億參數模型的優勢在哪裡？

答案：MPT 30億參數模型在編程方面表現出色。與其他模型相比，在編程任務中，MPT 30億參數模型的性能明顯更好。

問題：如何選擇合適的模型？

答案：根據您的用例和需求來選擇合適的模型。您不總是需要選擇最大且最好的模型。根據您的用例來選擇模型，這樣您可以節省成本。

問題：Mosaic ML推理服務的成本如何？

答案：根據Mosaic的官方說法，使用Mosaic ML推理服務可以節省將近15倍的成本，相對於傳統解決方案而言。具體成本節省取決於您的使用情境和需求。