Octopus v2: 슈퍼 에이전트용 온디바이스 언어 모델
- 시몬스 재단, 회원 기관, 기여자들의 지원에 감사 표함
- 컴퓨터 과학 > 계산 및 언어 분야의 논문, arXiv:2404.01744 제목은 "Octopus v2: On-device language model for super agent"
- 저자: Wei Chen, Zhiyuan Li
- 이 논문은 소프트웨어 응용 프로그램, 특히 자동 작업 흐름과 관련된 작업에서 언어 모델의 효과성을 보여줌
- 대규모 언어 모델은 클라우드 환경에서 높은 성능을 보이지만, 개인 정보 보호와 비용에 대한 우려를 낳음
- 기능 호출에 대한 현재 온디바이스 모델은 지연 시간과 정확도에 문제를 가짐
- 연구는 20억 파라미터를 갖는 온디바이스 모델이 GPT-4의 정확도와 지연 시간을 모두 초과하는 성능을 달성하고, 맥락 길이를 95% 줄일 수 있는 새로운 방법을 제시함
- Llama-7B와 RAG 기반 기능 호출 메커니즘과 비교하여, 이 방법은 지연 시간을 35배 향상시킴
- 이 방법은 생산 환경의 다양한 엣지 디바이스에서 배포에 적합한 수준으로 지연 시간을 줄임, 실제 애플리케이션의 성능 요구 사항과 일치함
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