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卡内基梅隆大学和清华大学的研究人员开发了Prompt2Model系统,可以根据提示自动生成专用NLP模型。Prompt2Model并不是GPT-4的替代品是用于特殊用途NLP模型的自动化管道,这些模型可以很好地执行特定任务,比大型模型小得多,因此可以在低端的的硬件上本地运行。团队正在探索集成大规模开源语言模型来减少对专有API的依赖。
CMU与清华的研究者联合发布了Prompt2Model框架,它可以根据用户提供的prompt,快速训练一个小型专业模型。仅需投入5美元用于数据收集和20分钟的训练时间,就能获得性能优于ChatGPT平均水平20%的小型模型,同时模型参数规模减小了700倍。未来的工作将继续致力于进一步优化框架的性能。
Prompt2Model提供了一种全新的方式,不需要使用庞大且资源消耗重的AI模型,只需用简单的语言描述您想要的功能,就可以为该任务创建一个更小、更高效的AI模型。项目地址:https://github.com/neulab/prompt2modelPrompt2Model允许用户只需要提供自然语言的任务描述,就可以生成一个适合部署的小型模型。值得一提的是,它能创建出的模型甚至有可能超越一些流行的大型模型的性能。