Octopus v2: On-device language model for super agent

本篇内容属于LLM系列文章，旨在对《Octopus v2: On-device language model for super agent》这一文献进行语言转换处理。

Octopus v2：超级代理的设备语言模型

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关研究
  • 3 技术手段
  • 4 实验分析
  • 5 讨论与后续研究方向

摘要

语言模型在各类软件应用中展现出显著成效，尤其是在涉及自动化流程的任务中表现突出。这类模型具备调用函数的重要功能，这对于构建人工智能代理具有关键作用。虽然大规模语言模型在云端运行时表现出色，但通常伴随着隐私保护和经济成本方面的挑战。目前用于执行函数调用的本地模型则存在响应延迟和精度不足的问题。本项研究提出了一种创新性方案，使得拥有20亿参数的本地模型在精确度与响应速度方面均超越GPT-4，并且将上下文长度缩减了95%。相较于采用RAG机制进行函数调用的Llama-7B模型，该方法使延迟提升了35倍。此方法成功将延迟控制在可适用于多种边缘设备进行实际部署的水平，满足现实应用场景对性能的具体需求。

1 引言

2 相关工作

研究方法概述

4 实验

5 讨论和未来工作

当前的训练方案表明，所有特定的功能均可被封装至一种新定义的术语——功能token之中，这种t