幾行代碼，GPT-3變ChatGPT！吳恩達高徒、華人CEO震撼發布Lamini引擎_PRO

來源：新智元編輯：Aeneas好困

快速定制模型的LLM引擎Lamini來了，開發者狂喜！

ChatGPT雖好，但始終有門檻。通常，只有擁有AI博士學位的大型機器學習團隊，才能這樣訓練一個模型。

為了把這個門檻打下來，團隊構建了Lamini引擎，從此，每個開發者都能夠擁有從GPT-3訓練ChatGPT的超能力！

劃重點：可以商用！可以商用！可以商用！

項目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/

Lamini的開發團隊表示，你需要的只是幾行代碼，就可以用托管數據生成器倆訓練自己的LLM，包括權重和其他所有的內容。

此外，你也可以使用開源的LLM，用Lamini庫對生成的數據進行微調。以及訪問完整的LLM訓練模塊，使用從LoRa等速度優化，到虛擬私有云(VPC)部署等企業功能。

對此，英偉達科學家JimFan表示，LLaMa+自定義數據正在成為新的范式，而Lamini的推出也帶了一種全新的模式——FaaS，微調即服務。

Mask Network宣布收購社交策展協議RARA團隊:4月4日消息，Mask Network 宣布收購社交策展協議 RARA 背后的團隊。作為 Web3 社交構建者 Mask 生態系統的一部分，該團隊將繼續為 RARA 構建應用程序和開發人員工具。據悉，RARA 使任何人都可以在社交應用程序和 NFT 市場上向 NFT 添加社交評論。[2023/4/4 13:43:14]

MLOps的未來是「LMOps」。哪里有標準化，哪里就有機會。

OpenAI科學家，前特斯拉人工智能總監AndrejKarpathy也表示，LLM定制化的生態正在愈發火爆。

訓LLM就像prompt-tuning一樣簡單

寫一個prompt如此容易，但想要從基礎模型訓練出一個大語言模型，卻是如此困難。

因為需要花費大量時間，來找出微調模型失敗的原因，所以對數據集微調的迭代周期都是以月為單位的。

與之相反，微調prompt的迭代，只需要幾秒鐘，并且在幾個小時內，性能都能保持穩定。

這個過程只需要把有限數量的數據整合到prompt中就可以了，并不需要動輒幾TB的數據。

ChatGPT的誕生十分艱難，OpenAI的團隊花了幾個月的時間，在基礎的GPT-3模型上微調，并進行RLHF。這個門檻極高，只有大型的ML團隊才能完成這種訓練。

FatMan：韓國檢方已傳喚Terra聯創Daniel Shin參與調查:11月15日消息，加密貨幣和金融研究員Fat Man發推稱，韓國檢察官已傳喚Terra聯合創始人Daniel Shin參加對內幕交易、價格操縱和違反對Chai客戶的義務的調查。檢察官稱Shin違反當地證券法，并從LUNA非法套現超過1億美元。[2022/11/15 13:06:20]

有500強企業的技術負責人這樣抱怨過：「我們團隊的10名機器學習工程師用了OpenAI的微調API，結果我們的模型反而變得更差了，怎么辦啊。」

「我真的不知道該怎么充分利用數據，我已經用盡了所有從在線教程中能學到的prompt魔法了。」

這，就是研究者構建Lamini的原因：讓每個開發者可以直接從GPT-3訓練ChatGPT。

任意LLM，秒變ChatGPT！

Lamini是一個LLM引擎，可以讓不僅僅是機器學習專家的任何開發人員，都能在大型數據集中，把高性能的LLM訓練得像ChatGPT一樣好。

這個過程，只需要Laimini庫的幾行代碼即可。

值得注意的是，這個庫中的優化遠遠超出了現在開發者可以使用的范圍，從更具挑戰性的優化到更簡單的優化。

比如，你想從不同的角度生成一個廣告文案。

首先，從llama模塊導入LLM引擎：

fromllamaimportLLMllm=LLM(name="marketing")

接下來，需要定義輸入和輸出類型。注意，這里一定要包括上下文，因為可以有助于LLM在自然語言中進行理解。

菲律賓央行：9月份開始將關閉新虛擬資產服務提供商許可證常規申請窗口，為期三年:8月11日消息，菲律賓央行表示，從 9 月份開始將關閉其新虛擬資產服務提供商許可證的常規申請窗口，為期三年，旨在在促進金融業創新和確保相關風險保持在可控水平之間取得平衡。（彭博社）[2022/8/11 12:19:11]

fromllamaimportType,ContextclassAdAspects(Type):tone:str=Context("toneofthemarketingcopy")product_features:list=Context("productfeaturestopromote")audience:str=Context("targetaudienceforthemessage")subject:str=Context("subjectortopicofthemessage")goal:str=Context("goalofthismarketingcampaignandmessage")classAdCopy(Type):title:str=Context("googleadtitletag")description:str=Context("googleaddescription")keywords:list=Context("keywordsforthesearchengine")

然后就可以開始提問了：

語氣：大膽，但不傲慢

特色：亞洲醬料和香料、家常調料和套餐包，可以輕松在家烹飪。

aspects=AdAspects(tone="boldandbright,butnotarrogant",product_features=,audience="suburbanfamilies",subject="deliciousasianmealswithoutgoingtoarestaurant",goal="getsuburbanmomsanddadstotrybuytheirfirstomsompackorfreetastingkit")ad_copy=llm(input=aspects,output_type=AdCopy)print(f"Adcopy:{ad_copy}")模型輸出：

Nansen：2022年至今以太坊上以ETH計價的NFT交易額已較去年總交易額增長超42%:5月27日消息，Nansen發推稱，根據Nansen上統計數據顯示，2021年全年總交易額為460萬ETH，而2022年至今以太坊上NFT交易額已增長42%至655萬ETH，此外近30天的交易量為147萬ETH，環比增長20%。用戶活躍度方面，每周購買NFT的錢包數量為267408，近出售NFT錢包數量的3倍。[2022/5/27 3:45:12]

嘗試Omsom的美味亞洲醬料、香料、家常調料和套餐包。輕松為家人在家做出美味佳肴。

>title='DeliciousAsianMealsWithoutGoingtoaRestaurant|Omsom'description="TryOmsom'sdeliciousAsiansauces,aromatics,andhome-cookedseasoningsandmealpacks.Easilycookdeliciousmealsathomeforyourfamily."keywords=

如何創建自己的「ChatGPT」

基礎模型能理解一般的英語，但如果需要它們學習一些垂直語言和規則，prompt微調并不足夠，很多時候我們都需要構建自己的LLM。

利用用下面這個步驟，就能獲得像ChatGPT一樣遵循指令的LLM。

嘗試prompt-tuningChatGPT或其他模型

Benji Bananas將向通行證NFT持有者發放1800萬枚PRIMATE代幣:5月20日消息，Animoca Brands旗下手游Benji Bananas宣布將向會員通行證NFT持有者空投1800萬枚PRIMATE代幣，持有者將平分1800萬枚代幣獎勵。快照將于美東時間2022年5月26日23:59進行，用戶需將其AppleID或GooglePlay帳戶鏈接到用戶在Benji Bananas網站上連接的錢包并進行KYC驗證。[2022/5/20 3:29:48]

可以使用Lamini庫的API，在不同模型之間快速進行prompt-tuning，只需一行代碼，即可在OpenAI和開源模型之間切換。

Lamini庫已經優化了正確的prompt，這樣開發者就可以使用不同的模型，不必擔心如何為每個模型設置prompt的格式。

構建一個包含輸入-輸出對的大型數據集

這些數據集會向模型展示，它應該如何響應輸入，無論是遵循英文說明，還是以JSON響應。

研究者剛剛發布了一個只有幾行代碼的repo，使用Lamini庫，僅從100個數據點中，就能生成50k數據點。

而且因為使用Lamini庫來啟動Lamini引擎，所以這個過程根本不需要用到GPU。

在repo中，已經包含一個開源的70+k數據集。

項目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/

在大型數據集上微調基礎模型

除了數據生成器，研究者還發布了一個LLM，它使用Lamini對生成的數據進行了微調。以編程方式執行此操作的功能也會很快發布。

也可以把OpenAI的微調API作為起步。

在微調模型上進行RLHF

使用Lamini，就不再需要大型ML和人工標記團隊來運行RLHF。

部署到云端

只需點擊產品或功能中的API端點即可。

專為LLM打造的數據生成器

簡單來說，依照以下幾個步驟，就可以訓練自己的大語言模型了。

用于優化prompt微調和類型化輸出的Lamini庫。

用于微調和RLHF的高級Lamini庫，只需幾行代碼。

史上首個托管數據生成器，用于創建數據，來訓練遵循指令的LLM。注意，已獲得商業使用許可！

開源的指令跟隨LLM，使用上述工具，只需幾行代碼即可完成。

數據生成器工作原理

Lamini數據生成器是一個LLM管線，它采用原始的100多條指令的小集合，與預期的響應配對，生成50k+新的配對，靈感來自Stanford的Alpaca。這個生成管線使用Lamini庫來定義和調用LLM，以生成不同但相似的指令和響應對。

根據這些數據訓練后，你的LLM會遵循這些指示，因而得到改進。對于使用開源LLM的生成管線，研究者提供了一個很好的默認值，LaminiOpen和LaminiInstruct。

隨著每天新的LLM發布，研究者都會將默認值更新為性能最佳的模型。在目前的版本中，LaminiOpen用的是EleutherAI的Pythia，LaminiInstruct用的是Databricks的Dolly。

LaminiOpen會生成更多指令，而LaminiInstruct會生成這些指令的成對響應。

最終生成的數據集可供免費商業使用，已經通過CC-BY許可。

僅用一行代碼，就可以將Lamini庫的默認值換成其他開源或OpenAI模型。

研究者發現，OpenAI模型的平均表現更好，但它們的許可限制了將生成數據用于訓練類ChatGPT模型的商用。

對生成數據進行微調

在這個過程中，生成的數據會質量不一。

在微調之前，下一步就是將生成的數據過濾為高質量數據。

然后，Lamini會通過在這個過濾后生成的數據集上訓練基礎模型，來創建自定義LLM。

研究者已經發布了一個開源指令跟隨LLM，可以用Lamini來訓練Pythia基礎模型，生成的37k指令是從70k中篩選出來的。

顯然，Lamini庫的出現，讓迭代周期變得更快、更有效，有更多的人能夠構建模型，而不僅僅是試驗各種prompt。

團隊介紹

SharonZhou是Lamini的聯合創始人兼首席執行官。

個人主頁：https://sharonzhou.me/

她在哈佛大學獲得了計算機科學與古典文學聯合學士學位，并以最高榮譽獲得了碩士學位。

隨后，她在斯坦福大學獲得了計算機科學博士學位，師從吳恩達。

2022年，29歲的Zhou入選《麻省理工科技評論》「35歲以下科技創新35人」。

GregoryDiamos是MLPerf的聯合創始人。

他曾是百度硅谷AI實驗室的創始成員，對DeepSpeech和DeepVoice系統有貢獻。

參考資料：

https://lamini.ai/blog/introducing-lamini

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