Microsoft最近发布了一篇关于其下一代Orca-2 AI模型的新研究论文。证明人工智能的力量不仅适用于最大和最复杂的系统，而且还在更紧凑和可访问的框架中蓬勃发展。Microsoft 通过推出 Orca-2 朝着这个方向迈出了大胆的一步，Orca-2 是一种语言模型，它挑战了更大的总是意味着更好的流行观念。对于那些对人工智能充满热情并寻求突破这些系统能力界限的人来说，这一新发展尤其有趣。
Microsoft的研究论文题为“Orca-2：教授小型语言模型如何推理”，对如何训练像Orca-2这样的小型模型以提高其推理能力进行了有趣的探索。Orca-2 只有 130 亿个参数，证明了训练质量可以显着影响模型的推理能力。对于任何对小型模型执行复杂任务的潜力感兴趣的人来说，这都是一个至关重要的见解，这些任务曾经被认为是大型模型的专有领域。Microsoft 解释了更多：
“Orca 2 是我们探索小型 LM（大约 100 亿个参数或更少）能力的最新一步。通过Orca 2，我们继续证明，改进的训练信号和方法可以使较小的语言模型实现增强的推理能力，这通常只在更大的语言模型中才能找到。
Orca-2 最引人注目的方面之一是它能够在推理任务中胜过拥有多达 700 亿个参数的模型。这证明了Microsoft的创新方法，对于那些在计算限制下工作或寻求更高效的AI解决方案的人来说尤其重要。Orca-2 的基准测试结果突出了该模型的推理能力，这是高级语言理解的关键要素。
Orca-2 小语言模型逆戟鲸 2 有两种尺寸（70 亿和 130 亿参数）;两者都是通过在定制的高质量合成数据上微调相应的 LLAMA 2 基础模型而创建的。我们正在公开 Orca 2 砝码，以鼓励对小型 LM 的开发、评估和对齐进行研究。
Microsoft Orca-2为了强调他们对人工智能合作进步的承诺，Microsoft 已向开源社区提供 Orca-2 的模型权重。这使得爱好者和研究人员都可以利用这种最先进的技术，将其集成到他们自己的项目中，并为人工智能的集体进步做出贡献。
该研究论文超越了传统的模仿学习，并介绍了赋予 Orca-2 多种推理策略的替代训练方法。这些方法使模型能够适应不同的任务，表明了一种更复杂的 AI 训练方法。对于那些深入研究人工智能复杂性的人来说，这代表了一个探索新训练范式的机会，这些范式可以重新定义我们教机器思考的方式。
Orca-2 在精心构建的合成数据集上进行了训练，取得了显著的基准性能。这意味着该模型已通过战略性数据使用进行磨练，确保其在实际应用中的有效性和适应性。对于从业者来说，这意味着一个模型不仅功能强大，而且在处理各种场景方面也很通用。
Orca-2的许可条款是量身定制的，以强调其以研究为导向的性质。这是计划使用该模型时要考虑的重要因素，因为它支持以研究为中心的开发环境，并指导 Orca-2 在各种项目中的应用。
Microsoft 还提供了在本地计算机上设置 Orca-2 的详细说明。这使用户能够根据自己的特定需求定制模型，并更深入地了解其内部工作原理。无论您是开发人员、研究人员还是 AI 爱好者，这种级别的定制对于探索 Orca-2 的全部功能都是无价的。
Microsoft的Orca-2代表了紧凑语言模型的重大进步，提供了增强的推理能力，挑战了大型模型的主导地位。无论是通过开源协作、创新训练技术还是研究计划，与 Orca-2 合作，都能让您处于 AI 开发转型时期的最前沿。Microsoft 的 Orca-2 不仅拓宽了小型模型可以完成的视野，而且还邀请您在这个令人兴奋的领域发挥积极作用。