李沐团队发布Higgs-Llama-3-70B,角色扮演专用模型

前言

近年来,大语言模型(LLM)在各个领域都展现出强大的能力,尤其是其在对话、写作、代码生成等方面的应用越来越广泛。然而,想要让 LLM 真正地融入人类社会,扮演各种角色,还需要具备更强大的角色扮演能力。

为了解决这一问题,李沐团队(Boson AI 创始人)发布了 Higgs-Llama-3-70B,一个专门针对角色扮演任务进行优化的 LLM。该模型基于 Meta 的 LLaMA-3-base 模型,并在角色扮演能力方面进行了针对性的训练。

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技术特点

Higgs-Llama-3-70B 的核心技术在于其独特的角色扮演训练方法,以及对通用任务的强大支持:

  • 角色扮演 训练: 团队针对角色扮演任务,构建了特殊的预训练和后训练流程,使模型能够在不同的场景和故事背景中扮演不同的角色,并根据角色的个性和目标进行相应的行为和语言表达。
  • 通用任务能力: Higgs-Llama-3-70B 在角色扮演能力之外,也保留了 LLaMA-3 模型强大的通用任务能力,例如指令遵循、推理、问答等。
  • 模型融合: 团队使用了 Meta 的 LLaMA-3 模型作为基础,并利用内部研发的教师模型和工具进行对齐训练,使模型在通用任务和角色扮演能力之间取得平衡。
性能表现

Higgs-Llama-3-70B 在角色扮演能力和通用任务能力方面都展现出优异的性能:

  • 角色扮演 任务: 团队在两个新颖且具有挑战性的基准测试中测试了 Higgs-Llama-3-70B 的性能。

    • MMLU-Pro: 该测试包含多个领域的多任务问题,Higgs-Llama-3-70B 在该测试中取得了 63.2 分,超过了同等规模的 LLaMA-3-70B-Instruct 模型,以及包括 GPT-4o、Gemini-1.5-Pro 等在内的其他先进模型。
    • Arena-hard: 该测试包含来自 Chatbot Arena 的 500 个具有挑战性的真实用户问题,Higgs-Llama-3-70B 在该测试中取得了 49.6 分,超过了 Claude-3-Opus、Claude-3-Sonnet 等模型,并且与 Gemini-1.5-Flash 的得分相当。
  • 通用任务能力: Higgs-Llama-3-70B 在包括 MMLU、AlpacaEval、GPQA、DROP 等 6 个广泛使用的基准测试中,也展现出优异的性能,超越了同等规模的 LLaMA-3-70B-Instruct 模型。

应用场景

Higgs-Llama-3-70B 的角色扮演能力和通用任务能力使其在多个领域具有广泛的应用前景:

  • 游戏: Higgs-Llama3可以被应用于游戏开发中,为游戏角色赋予更丰富、更真实的个性和对话能力,提升玩家的游戏体验。
  • 教育: Higgs-Llama3可以扮演不同角色的老师,为学生提供个性化的学习内容和指导,帮助学生更有效地学习。
  • 客服: Higgs-Llama3可以作为智能客服,模拟不同角色的客服人员,为用户提供更友好的服务体验。
  • 娱乐: Higgs-Llama3可以作为聊天机器人,扮演不同的角色与用户进行互动,提供更有趣的娱乐体验。
总结

Higgs-Llama-3-70B 的发布,标志着 LLM 在角色扮演能力方面取得了新的突破。该模型的开源,将为研究者和开发者提供一个强大的工具,推动 LLM 在角色扮演领域的发展和应用,为人工智能技术注入新的活力。

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如何系统的去学习大模型LLM ?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

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LLM大模型学习路线

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。

  • 内容

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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