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概述
本文旨在引入 h2oGPT项目，这是一个基于自然语言生成专用预训练转换器（GPT）的开源代码仓库套件，目的在于创建世界上最好的完全开源GPT替代品。
此前的商业系统一直是GPT的主要研究机构，开源系统因缺乏全部的系统和数据而不足够强大，也无法保证数据安全性和隐私。作者认为开源系统能够提高人工智能开发的效率和可接近度，降低门槛并允许人群适应他们的需求，从而提高创新性、透明度和公正性。
本文的研究方法是基于H2O.ai团队早期经验，在建立H2O.ai GPT生态系统方面提供开源方式给企业、组织和个人提供开源GPT生态系统的方案。
本文介绍的方法在文档搜索和自然语言处理方面性能表现良好。其性能支持其旨在推动开源人工智能及LLM领域的目标。
重要问题探讨
1. 在文章中提到，使用LoRA可以把模型的 trainable weights 降低到原来的0.1%，请问这个降低的过程是否会影响模型的性能？ 答：文章中提到，LoRA的近似程度可以由多个调整参数进行控制，这些参数的调整对模型精度的影响并不大，因此LoRA不会显著影响模型性能。
2. 文章中提到，LoRA 方法可以有效地降低模型 fine-tuning 的内存占用和运算量，具体的实现细节是什么？ 答：使用 Huggingface 的 PEFT 和 LoRA(Low Rank Approximation)实现，通过在 Linear 层中添加 LoRA adapters，将可训练的模型参数降低到原来的0.1％，降低了内存占用并实现了速度优化。
3. 在设计 fine-tuning 数据集时，文中提到可以利用“prompt engineering techniques”，请问这一技术是如何提高数据集质量的？ 答：Prompt Engineering 是一种针对特定任务的预定义 prompt 设计技术，通常通过与主要任务相关的特定关键字或短语来生成 prompt，可以有效地提高数据集的质量和任务的精度。
4. 文章中提到了使用 LLMs 进行 chatbots 的设计，这些 chatbots 可以用于哪些场景，相对于传统设计有哪些优势？ 答：LLMs设计的 chatbots 可以用于自然语言的对话系统中，这种 chatbots相对于传统设计更加人性化，能够根据用户输入快速理解语义，并且通过预训练的模型对话处理逻辑可以避免普通 chatbots 的一些问题。
5. 文章提到了一个开源平台，其中包括可商用的代码、数据和模型，除此之外，还有哪些功能？ 答：除了代码、数据和模型外，该开源平台还提供了高效的 fine-tuning 工具，包括数据准备和 prompt engineering 等，并且包括 chatbots 和 VectorDB 面向每个人的私人文档聊天系统，可以提高生产效率。
6. 文章提到的操作模型的可训练权重的技术包括 LoRA，那么目前还有什么其他的技术对于这个问题也有优秀的解决方案吗？ 答：除了 LoRA 之外，如 Coreset 和 BEiT 神经架构搜索算法等也可以通过优化模型架构或剪枝可训练参数来实现非常高效的运算。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.08161.pdf
