高效的开源小型模型用于多领域AI评估
Flow-Judge-v0.1-AWQ是一个源自Phi-3.5-mini-instruct的开源模型,专为多领域LLM系统评估而设计。尽管体积小巧,这款3.8B模型在多种评分尺度下表现出色,支持定性反馈,并生成结构化评估结果,非常适合需要利用自定义评分标准进行高效低成本评估的开发者和企业。
Flow-Judge-v0.1-AWQ是一个由Flow AI开发的小型语言模型,专为评估大型语言模型(LLM)系统的多个领域而设计。基于microsoft/Phi-3.5-mini-instruct模型,这一版本通过量化技术有效减少了系统的资源占用,同时仍保持高性能输出。
Flow Judge的一个主要特点是允许用户根据自身需求自定义评估标准和评分系统。这种灵活性有助于实现高度定制化的评估方案,精确测量特定任务的性能。
Flow Judge提供结构化的评估输出,包括定性反馈和定量评分。
Flow-Judge-v0.1-AWQ通过AWQ safetensors量化技术进行优化。以下是其量化配置:
quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM" } model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(merged_path, **{"low_cpu_mem_usage": True, "use_cache": False}, attn_implementation="flash_attention_2", torch_dtype="auto", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(lora_path, trust_remote_code=False) model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config) model.save_quantized(quant_path) tokenizer.save_pretrained(quant_path)
要运行Flow-Judge模型,建议硬件配置包括:
Flow Judge适用于定制大型语言模型系统的评估任务,支持开发者和公司以更具成本效益和快速的方式评估模型。这在快速发展的AI领域中尤其有用,因其能够在评估中运用自定义的量表和指标。
Flow Judge基于Phi-3.5-mini架构进行开发,并使用一些合成的训练数据集。这些数据集通过以下步骤构建:
在微调过程中,使用Axolotl预处理工具来保证输入数据的一致性,并采用RSLoRa进行微调。详细的微调过程可以在技术报告中查阅。
Flow Judge已经在多种测试集中进行了评估,并展现出优于许多更大模型的性能。其在二元通过/不通过测试集上具有高精确度、召回率和F1分数,在Likert多档评估方法中也表现出良好的相关性。
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