参展云栖｜OpenBuddy踏上新征程
在近日举行的2023阿里云栖大会上，人工智能AI+馆人头攒动，每个人都在谈论和试用各种各样的AI大模型应用。诞生于浙江大学 ARClab 实验室的OpenBuddy精彩亮相，ARClab团队展示了人工智能领域的最新成果和技术突破，以大模型为核心引领新一轮创新。OpenBuddy从创立开始秉持模型权重需要开放、公平的提供给所有人的理念，持续打造用户信任，积极参与构建公平、安全、可靠的AI社区，为人工智能领域的发展提供更深入的理论及实践依据。
此次受邀参展，OpenBuddy团队向大众展现了多规模、多语言、多维度的模型能力，以7B、30B、70B三种规模的模型应用作为展示案例，为参展的众多开发者提供参考。在展示过程中，研发团队与现场开发者积极互动，让观众亲身体验了OpenBuddy大模型的强大功能。通过于大模型的对话，观众们不仅感受到了人工智能技术的魅力，也对未来的人工智能发展及开源模型的演进充满了期待。
大会期间，ARClab实验室OpenBuddy团队的负责人陈天楚研究员还接受了媒体的采访。他表示，OpenBuddy基于多种开源基座如Mistral、Falcon和Llama2构建，结合了这些基座的优点，创建出了参数规模从30亿到1800亿的多个模型版本。并分享了OpenBuddy未来将持续优化和扩充模型，增强其认知能力，进一步推动其在多语言支持、智能问答、代码生成等认知领域的应用和发展。
OpenBuddy模型的核心优势
OpenBuddy模型主要强化了认知能力，包括逻辑推理、代码生成和深入的语言理解。它可以更深入地理解和回应用户的查询，处理复杂的逻辑和编码任务。此外OpenBuddy还具备中、日、韩、英、法、德的多语言能力，能够执行跨语言学习以及双语对话等任务。在多个基准测试中，包括CLiB和SuperCLUE，OpenBuddy模型在逻辑推理、代码生成、阅读理解等方面表现出色，性能接近顶尖的闭源模型。
OpenBuddy适配不同的硬件资源
OpenBuddy提供了不同规模的模型，从较小的30亿参数到大型的1800亿参数模型，可以根据用户的硬件资源进行合理选择。较小的3B、7B模型可以在移动设备、个人PC甚至边缘计算节点上运行。
OpenBuddy的应用潜力
OpenBuddy基于ARClab实验室在数据工程、自然语言处理、大模型训练方法以及算力调度架构方面的积累，并且在多个方面进行了深入研究并不断取得突破。
融合多种开源数据集及跨语言数据融合，并且自动化数据清洗、增强。
多种语言的语法、语言理解、通识数据；强化上下文感知的翻译任务及推理优化。
在训练方法中采用Flash-Attention 算子优化技术及DeepSpeed 分布式训练架构。
OpenBuddy模型由于其强大的认知能力，可以广泛应用于智能客服、在线教育、智能编程助手等场景，帮助企业和开发者提高效率和用户体验。除此之外，作为一个开源模型，OpenBuddy的权重完全开放下载，开发者可以进一步地使用特定场景的数据对其进行微调，获得垂直领域模型，这也是开源项目的优势。OpenBuddy团队欢迎各位研究者、大模型爱好者加入开源社区，共同分享基于OpenBuddy模型的调优和商业应用经验，与开发者共享共赢。