编辑：Aeneas 好困
【新智元导读】这个全新发布的Lamini引擎，大大拉低了模型训练的门槛，开发者人手一个ChatGPT的梦想成真了。
快速定制模型的LLM引擎Lamini来了，开发者狂喜！
ChatGPT虽好，但始终有门槛。通常，只有拥有AI博士学位的大型机器学习团队，才能这样训练一个模型。
为了把这个门槛打下来， 团队构建了Lamini引擎，从此，每个开发者都能够拥有从GPT-3训练ChatGPT的超能力！
划重点：可以商用！可以商用！可以商用！
训LLM就像prompt-tuning一样简单
写一个prompt如此容易，但想要从基础模型训练出一个大语言模型，却是如此困难。
因为需要花费大量时间，来找出微调模型失败的原因，所以对数据集微调的迭代周期都是以月为单位的。
与之相反，微调prompt的迭代，只需要几秒钟，并且在几个小时内，性能都能保持稳定。
这个过程只需要把有限数量的数据整合到prompt中就可以了，并不需要动辄几TB的数据。
项目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/
在大型数据集上微调基础模型除了数据生成器，研究者还发布了一个LLM，它使用Lamini对生成的数据进行了微调。以编程方式执行此操作的功能也会很快发布。
也可以把OpenAI的微调API作为起步。
在微调模型上进行RLHF使用Lamini，就不再需要大型ML和人工标记团队来运行RLHF。
部署到云端只需点击产品或功能中的API端点即可。
专为LLM打造的数据生成器
简单来说，依照以下几个步骤，就可以训练自己的大语言模型了。
用于优化prompt微调和类型化输出（typed outputs ）的 Lamini库。用于微调和RLHF的高级Lamini库，只需几行代码。史上首个托管数据生成器，用于创建数据，来训练遵循指令的LLM。注意，已获得商业使用许可！开源的指令跟随（instruction-following）LLM，使用上述工具，只需几行代码即可完成。数据生成器工作原理
Gregory Diamos是MLPerf的联合创始人。
他曾是百度硅谷AI实验室的创始成员，对DeepSpeech和DeepVoice系统有贡献。
参考资料：
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