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原标题：3B模型
新SOTA！开源AI让日常调用不同大模型更简单
关键字：模型,节点,语言,工作,任务文章来源：量子位
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NEXA AI 投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型，大，能力强，好用！
但单一大模型在算力、数据和能耗方面面临巨大的限制，且消耗大量资源。
而且目前最强大的模型大多为闭源，对AI开发的速度、安全性和公平性有所限制。
AI大模型的未来发展趋势，需要怎么在单一大模型和多个专门化小模型之间做平衡和选择？
针对如此现状，两位斯坦福校友创办的NEXA AI，提出了一种新的方法：
采用functional token整合了多个开源模型，每个模型都针对特定任务进行了优化。
他们开发了一个名叫Octopus v4的模型，利用functional token智能地将用户查询引导至最合适的垂直模型，并重新格式化查询以实现最佳性能。
介绍一下，Octopus v4是前代系列模型的演化，擅长选择和参数理解与重组。
此外，团队还探索了使用图作为一种多功能数据结构，有效地协调多个开源模型，利用Octopus模型和functional token的能力。
通过激活约100亿参数的模型，Octopus v4在同级别模型中实现了74.8的SOTA MMLU分数。
Octopus系列模型这里要重点介绍一下Octo原文链接：3B模型新SOTA！开源AI让日常调用不同大模型更简单
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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
