[240609] qwen2 发布，在 Ollama 已可用 | 采用语言模型构建通用 AGI（2020年8月）_ollama qwen2

qwen2 发布，在 Ollama 已可用

Qwen2 模型概览 (基于 Ollama 网站信息)

一、模型介绍

• 由阿里巴巴开发的新系列大型语言模型。
• 训练数据涵盖 29 种语言，包括 英语和中文。
• 提供 4 种参数规模: 0.5B、1.5B、7B、72B。
• 7B 和 72B 模型的上下文长度扩展至 128k tokens。

二、模型参数

三、支持语言 (除英语和中文外)

• 西欧: 德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、荷兰语
• 东欧和中欧: 俄语、捷克语、波兰语
• 中东: 阿拉伯语、波斯语、希伯来语、土耳其语
• 东亚: 日语、韩语
• 东南亚: 越南语、泰语、印尼语、马来语、老挝语、缅甸语、宿务语、高棉语、塔加洛语
• 南亚: 印地语、孟加拉语、乌尔都语

四、模型性能

• 网站提供了四张图片展示 Qwen2 模型在不同任务上的性能表现，包括：
  • 代码生成 (HumanEval)
  • 常识推理 (MMLU)
  • 阅读理解 (TriviaQA)
  • 数学推理 (GSM8K)

五、许可证

• 除 Qwen2 72B (包括指令模型和基础模型) 外，所有模型均采用 Apache 2.0 许可证。
• Qwen2 72B 模型仍使用原始的 Qianwen 许可证。

六、数据支撑:

以上信息均来自 Ollama 网站上关于 Qwen2 模型的介绍页面。

以上文章采用 Gemini Pro 1.5 生成摘要，命令如下:

x jina r 'https://ollama.com/library/qwen2' | \
  @gemini -t 0 '以大纲方式生成一份摘要，列举更多的数据 支撑，用中文'
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采用语言模型构建通用 AGI

这篇文章探讨了利用大型语言模型构建通用人工智能 (AGI) 的可能性。

核心观点:

• 语言模型的最终目标是最大化其对自然语言数据的似然性。
• 随着模型规模的扩大，损失函数会不断下降，最终逼近自然语言的香农熵。
• 当损失函数接近香农熵时，语言模型将被迫发展出强大的世界模型，才能进一步提高预测能力。
• 可以利用语言模型的这种世界模型能力，结合目标设定和蒙特卡洛树搜索等技术，构建出能够执行复杂任务的智能体。

文章结构:

1. 引言: GPT-3 虽然强大，但并非 AGI。然而，语言模型与其他 AI 系统不同，它能够通过自然语言编码整个世界的知识。
2. 世界模型:
   • 语言模型通过不断优化预测下一个词的能力，最终会隐式地学习到世界的运作方式。
   • 随着模型规模的扩大，其世界模型的准确性和复杂性也会随之提高。
3. 构建智能体:
   • 世界模型本身并不能构成智能体，还需要设定目标和行动策略。
   • 可以通过向语言模型提问的方式，获取其对不同行动方案的预期奖励，并利用蒙特卡洛树搜索等方法选 择最佳行动。
   • 智能体的状态和行动都可以用自然语言表示，并通过专门的模块与外部世界进行交互。
4. 结论:
   • 目前的技术水平尚未达到利用语言模型构建 AGI 的程度，但这是一个值得探索的方向。
   • 文章中提出的方法依赖于一些假设，例如更大规模的模型将拥有更强的世界模型能力。

数据支撑:

• 文章引用了 GPT-3 的论文，证明了模型规模与性能之间的正相关关系。
• 文章还提到了其他研究，例如 iGPT 可以将图像转换为文本，以及一些将自然语言转换为代码或命令的技术。

需要进一步探讨的问题:

• 更大规模的语言模型是否真的能够发展出足够强大的世界模型？
• 如何有效地设定目标并引导语言模型的行动？
• 如何确保基于语言模型的 AGI 的安全性？

中文补充:

• 文章中提到的香农熵，是指衡量信息量大小的指标，可以理解为表示某个信息所需的最小比特数。
• 蒙特卡洛树搜索是一种基于随机模拟的搜索算法，常用于围棋等游戏 AI 中。
• 文章中提到的“智能体”，是指能够感知环境、做出决策并执行行动的实体。

总结:

这篇文章为利用语言模型构建 AGI 提供了一个新的思路，但同时也提出了一些需要解决的挑战。随着语言模 型技术的不断发展，相信未来会有更多相关的研究和应用出现。

以上文章采用 Gemini Pro 1.5 生成摘要，命令如下:

x jina r 'https://bmk.sh/2020/08/17/Building-AGI-Using-Language-Models/' | \
  @gemini -t 0 '以大纲方式生成一份摘要，列举更多的数据支撑，用中文'
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更多内容请查阅 : blog-240609

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