AIGC Weekly #66
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AIGC Weekly #66
AIGC Weekly #66
上周精选 ✦
OpenAI又有动作了，推出了一系列新功能和程序，让开发者在微调和创建定制模型时有更多的控制权和灵活性。
主要功能包括：
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在每个训练周期中保存完整的微调模型检查点，这可以显著减少后续重训练的需要，尤其是在模型出现过拟合时尤为重要。
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引入了一种全新的并排比较式Playground界面，它允许开发者在单个提示下，直观地比较和评估不同模型或微调状态的输出质量和性能。
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支持与第三方平台（本周起首先与Weights and Biases合作）集成，使开发者能够将详细的微调数据与他们使用的其他技术栈共享。
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每个训练周期结束时，将通过验证数据集（而非之前的样本批次）计算得到的性能指标，如token损失和准确率，从而更好地展示模型性能并提供关于模型泛化能力的反馈。
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现在，开发者可以直接在Dashboard上配置可用的超参数，而不再局限于仅通过API或软件开发工具包（SDK）进行设置。
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对微调Dashboard进行了多项改进，包括配置超参数的功能，查看更详细的训练度量，以及能够根据先前的配置重新运行任务。
专为企业级工作负载设计，优化了高级检索增强生成(RAG)功能，以减少错误生成，并支持10种关键语言的多语言覆盖。
详细信息：
在 Command R+ 中，新增了多步骤工具使用功能，允许模型在多个步骤中结合多种工具来完成困难的任务。
Command R+ 甚至可以在尝试使用工具但失败时（例如遇到工具中的错误或故障时）进行自我纠正，使模型可以多次尝试完成任务，提高成功率。
Command R+ 针对高级 RAG 进行了优化，新模型提高了响应的准确性，并提供可减少幻觉的在线引用。
Command R+首先在Microsoft Azure上提供，不久后也将在Oracle Cloud Infrastructure (OCI)以及未来几周内的其他云平台上提供。