GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 凭借其人类水平的自然语言处理能力带来了一场人工智能革命。然而，除了其显着的好处外，法学硕士也带来了某些风险，包括有偏见或有害的文本以及未经授权包含受版权保护的材料。为了应对这些挑战并促进人工智能的开放性和可访问性，我们推出了 h2oGPT，这是一套开源代码存储库，用于创建和利用基于生成预训练 Transformer (GPT) 的 LLM。我们与开源社区合作，旨在为闭源方法提供真正的开源替代方案。h2oGPT 提供具有数十亿个参数的微调模型，并可在宽松的 Apache 2.0 许可证下实现商业用途
开源语言模型的力量
开源语言模型在推动人工智能开发并使其更易于访问和值得信赖方面发挥着至关重要的作用。通过提供对底层代码的访问并允许定制，这些模型降低了进入门槛，并使人们和团体能够根据自己的特定需求进行定制。这些模型的开放性促进了人工智能生态系统的创新、透明度和公平性。开源战略对于确保人工智能利益的公平分配至关重要，h2oGPT 致力于实现人工智能和法学硕士的民主化。
h2oGPT 的数据格式
h2oGPT Studio 需要一个至少包含两列的 CSV 文件：一列用于用户提示，另一列用于模型应生成的预期输出。它还支持使用相同格式的可选验证数据帧或自动训练/验证拆分来评估模型性能。数据格式为合并各种类型的对话和对话提供了灵活性。
使用 h2oGPT Studio 训练您的模型
使用 h2oGPT Studio 训练大型语言模型是一个简单直观的过程。上传数据集后，您可以开始训练模型。该工作室提供了多个用于微调的参数，并支持快速迭代以有效地探索不同的超参数。默认设置经过精心选择，以提供良好的基线。关键参数包括 LLM 主干，它决定要使用的架构，