在不断发展的人工智能世界中，Platypus2 70B AI开源大语言模型（LLM）已成为领导者，目前在HuggingFace的Open LLM排行榜中名列前茅。这一成就证明了创建这种人工智能模型的创新研究和开发。
Platypus背后的研究团队引入了开放Platypus数据集，这是其他开放数据集的精心策划的子集。该数据集现已向公众开放， 在 LoRA 模块的微调和合并中发挥了重要作用.这个过程使模型能够保留预训练LLM的强大先验，同时强调特定的领域知识。
研究人员一直在努力防止测试数据泄漏和训练数据污染。这种警惕性不仅确保了模型的完整性，还为该领域的未来研究提供了有价值的见解。Platypus模型是基于LLaMA和LLaMa-2变压器架构的一系列微调和合并变体。Platypus利用LoRA和PEFT。
Platypus在各种模型大小的定量LLM指标中表现出令人印象深刻的表现。值得注意的是，与其他最先进的微调LLM相比，它使用更少的微调数据和整体计算来实现这一目标。一个 13B Platypus模型可以在单个 A100 GPU 上使用 25k 个问题在短短 5 小时内进行训练，展示了它的效率。
Platypus 2 AI LLM
该研究的重点是使用PEFT和LoRA以及Open-Platypus数据集优化LLM。该数据集源自11个开源数据集，主要旨在提高LLM在STEM和逻辑方面的熟练程度。研究人员还详细介绍了一种相似性排除方法，以最大限度地减少数据冗余，并对开放式LLM训练集中的污染问题进行了深入探索。
Platypus方法旨在防止基准测试问题泄漏到训练集中，从而避免结果中的任何偏差。该研究使用低秩近似（LoRA）训练和参数高效微调（PEFT）库来减少可训练参数，从而节省训练时间和成本。
作为LLaMa-2的微调扩展，Platypus保留了许多基础模型的约束。但是，由于其有针对性的培训，它也带来了特定的挑战。虽然Platypus在英语的STEM和逻辑方面得到了增强，但它在其他语言中的熟练程度并不能保证，而且可能不一致。
开发人员发布了一份警告说明，建议在部署Platypus之前应进行针对特定应用量身定制的安全测试。这是由于该模型可能被滥用于恶意活动。还建议用户确保Platypus的训练数据与其他基准测试集之间没有重叠，以避免数据污染。
Platypus 2 70B AI 开源大语言模型是 AI 领域的重大进步，展示了令人印象深刻的性能和效率。但是，它的使用需要仔细考虑和测试，以确保最佳结果并防止滥用。有关Platypus 2 AI 开源大语言模型的更多信息，请跳转到官方网站了解更多详情，并下载论文、模型、数据集和代码的链接。
