Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

黄山的油菜花黄山的油菜花
0

引言

近日,清华大学联合智谱AI推出了长文本生成模型LongWriter,该模型能生成超过10,000字的连贯文本,为AI写作领域带来了一场革命。LongWriter的发布,标志着我国在AI长文本生成技术领域迈出了重要一步。

LongWriter简介

LongWriter是清华大学联合智谱AI推出的长文本生成模型,项目已开源。该模型通过分析现有大型语言模型的输出限制,创建了“LongWriter-6k”数据集,成功扩展了AI模型的输出能力。LongWriter还采用了直接偏好优化(DPO)技术来提高模型的输出质量和遵循指令中长度限制的能力。

LongWriter的主要功能

  1. 超长文本生成:LongWriter能生成超过10,000字的连贯文本,突破了以往AI模型在文本长度上的限制。
  2. 数据集构建:通过创建“LongWriter-6k”数据集,包含从2,000到32,000字不等的写作样本,为模型训练提供了丰富的长文本数据。
  3. AgentWrite方法:使用现有LLMs自动构建超长输出SFT数据的方法,采用分而治之的策略,有效提升了模型的长文本生成能力。
  4. 直接偏好优化(DPO):通过DPO技术进一步优化模型,提高输出质量和遵循长度约束的能力。

LongWriter的技术原理

  1. 长上下文处理能力:LongWriter基于具有显著增加的内存容量的长上下文大型语言模型(LLMs),模型能处理超过100,000个token的历史记录。
  2. 输出长度限制分析:通过分析现有模型在不同查询下的最大输出长度,LongWriter识别出模型输出长度的限制主要源自于监督式微调(SFT)数据集的特性。
  3. 监督式微调(SFT):LongWriter在SFT阶段使用“LongWriter-6k”数据集,通过这种方式,模型学习到了如何生成更长的文本。

如何使用LongWriter

  1. 环境配置:确保有足够的计算资源来运行LongWriter模型,包括高性能的GPU和足够的内存。
  2. 获取模型:访问Github获取LongWriter的开源代码和模型。
  3. 安装依赖:根据项目文档安装所需的依赖库和工具,包括深度学习框架、数据处理库等。
  4. 数据准备:准备适合LongWriter处理的长文本数据。对数据进行预处理,符合模型的输入要求。
  5. 模型加载:加载预训练的LongWriter模型,或者根据自己的数据进行进一步的微调。
  6. 编写提示:根据需要生成的文本内容,编写清晰的提示或指令,提示将指导模型生成特定的文本。
  7. 生成文本:使用模型提供的接口或API,输入提示并启动文本生成过程。

LongWriter的应用场景

  1. 学术研究:LongWriter可以辅助学者和研究人员撰写长篇学术论文、研究报告或文献综述。
  2. 内容创作:作家和内容创作者可以用LongWriter来生成小说、剧本或其他创意写作的初稿。
  3. 出版行业:出版社可以用LongWriter来辅助编辑和校对工作,或自动生成书籍内容。
  4. 教育领域:教育工作者可以用LongWriter生成教学材料、课程内容或学习指南。
  5. 新闻媒体:新闻机构可以用LongWriter快速生成新闻报道、深度分析文章或专题报道。

结语

LongWriter的发布,为AI长文本生成领域带来了新的机遇。相信在不久的将来,LongWriter将在各个领域发挥出巨大的作用,为人类创造更多价值。


>>> Read more <<<

Views: 1

0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注