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原標題：3B模型新SOTA！開源AI讓日常調用不同大模型更簡單
關鍵字：模型,節點,語言,工作,任務
文章來源：量子位
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內容摘要：

NEXA AI 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI大模型，大，能力強，好用！
但單一大模型在算力、數據和能耗方面面臨巨大的限制，且消耗大量資源。
而且目前最強大的模型大多為閉源，對AI開發的速度、安全性和公平性有所限制。
AI大模型的未來發展趨勢，需要怎么在單一大模型和多個專門化小模型之間做平衡和選擇？
針對如此現狀，兩位斯坦福校友創辦的NEXA AI，提出了一種新的方法：
采用functional token整合了多個開源模型，每個模型都針對特定任務進行了優化。
他們開發了一個名叫Octopus v4的模型，利用functional token智能地將用戶查詢引導至最合適的垂直模型，并重新格式化查詢以實現最佳性能。
介紹一下，Octopus v4是前代系列模型的演化，擅長選擇和參數理解與重組。
此外，團隊還探索了使用圖作為一種多功能數據結構，有效地協調多個開源模型，利用Octopus模型和functional token的能力。
通過激活約100億參數的模型，Octopus v4在同級別模型中實現了74.8的SOTA MMLU分數。
Octopus系列模型這里要重點介紹一下Octo

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破