并且现在最强壮的模型大多为闭源，对AI开发的速度、安全性和公平性有所约束。

  AI大模型的未来开展的新趋势，需求怎样在单一大模型和多个专门化小模型之间做平衡和挑选？

  选用functional token整合了多个开源模型，每个模型都针对特定使命进行了优化。

  他们开发了一个名叫Octopus v4的模型，运用functional token智能地将用户查询引导至最适宜的笔直模型，并从头格局化查询以完结最佳功用。

  介绍一下，Octopus v4是前代系列模型的演化，拿手挑选和参数了解与重组。

  此外，团队还探究了运用图作为一种多功用数据结构，有用地和谐多个开源模型，运用Octopus模型和functional token的才能。

  该模型专为MMLU基准测验论题定制，能够高效地将用户查询转换成专业模型能够有用处理的格局。

  紧凑尺度：Octopus-V4-3B体积紧凑，使其能在智能设备上高效、迅速地运转。

  精确性：运用functional token规划精确地将用户查询映射到专业模型，提高了其精度。

  查询重格局化：协助将自然人类言语转换为更专业的格局，改进了查询描绘，然后取得更精确的呼应。

  Nexa AI把言语模型作为图中的节点整合，并供给了针对实际运用定制的体系架构。

  此外，评论了运用组成数据集对Octopus模型进行练习的战略，强调了这种言语模型图在出产环境中的体系规划。

  一，主节点Nm，它们经过将查询定向到适宜的作业节点Nω并传递履行使命所需的信息来和谐查询。

  二，作业节点，接纳来自主节点的信息并履行所需的使命，运用Octopus模型来促进进一步的和谐。

  这儿，P(Nω,phq;Nm)运用Octopus v2模型为m挑选最佳的相邻作业节点并从头格局化查询为ℎ，这是重构的查询。

  关于多步使命，通常在多署理作业流中，该进程触及多个节点之间的几回次序交互，如下：

  多过程使命规划中，一切功用列在上下文中提交给言语模型，生成根据用户查询的方案。

  根据图的办法保证只考虑与特定节点相关的附近节点，明显减少了挑选的杂乱性。

  以下具体说明晰杂乱图中每个节点代表一个言语模型的体系架构，运用多个Octopus模型进行和谐。

  团队主张为这些节点选用无服务器架构，特别引荐运用Kubernetes进行根据内存运用和作业负载的强壮主动缩放。

  主节点应运用不超越10B参数的根底模型（试验中运用3B模型），以便在边际设备上布置。

  尽管主节点或许坐落智能设备上，作业节点则保管在云端或其他设备上，成果回来智能设备。

  为了支撑数据缓存需求，包含谈天前史存储，引荐运用Redis，一个高功用的内存数据库，促进分布式缓存。

  选用了17种不同的模型进行MMLU使命，Octopus v4模型将用户查询定向到相关的专业模型并恰当重格局化。

  并非一切使命都有专门模型，例如人文学科和社会科学现在无专门模型，但Llama3模型经过体系提示调整模仿专业才能。

  当时，NEXA AI的GitHub 项目专心于开发言语模型的图形结构，现在处于开始阶段。

  团队方案经过整合多种笔直特定模型并参加Octopus v4模型来增强这一结构，以多署理才能为特征。

  GitHub Repo将由Nexa AI保护，团队往后旨在为多种笔直范畴开发紧凑、专门化的模型。

  与更大模型的缩放规律、数据集比较，NEXA AI的结构无约束，并能创立一个大型图。

  此外，团队正在开发多模态模型Octopus 3.5，可处理视觉、音频和视频数据；完结开发后，将被归入图形结构。

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