CarperAI推出OpenELM：一个开源库，旨在通过代码和自然语言使语言模型能够进行进化搜索
CarperAI推出OpenELM：一个开源库，旨在通过代码和自然语言使语言模型进化搜索
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的主要子领域之一，正在以非凡的速度发展。NLP有能力使计算机理解人类语言的口语和书面表达方式，因此具有许多应用场景。其中一个重要进展是大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的引入，这些模型基于自然语言处理、自然语言理解和自然语言生成进行训练的深度学习模型。这些模型通过回答问题、生成精确的文本内容、完成代码、总结长段落的文本、翻译语言等方式来模仿人类。最近，领先的人工智能研究机构CarperAI推出了名为OpenELM的开源库，该库承诺改变进化搜索领域。OpenELM（ELM代表Evolution through Large Models）将大型语言模型的能力与进化算法结合，实现多样化和高质量的文本和代码生成。OpenELM 0.9版本旨在为开发人员和研究人员提供一个出色的工具，用于解决各个领域的复杂问题。该团队还在GPTP 2023上发布了相关论文。
通过大型模型（LLMs）的迭代增强、评估和改进，进化通过大型模型（ELM）展示了这一技能。这种技能可以用于提高语言模型的问题解决能力，并展示它们作为智能搜索运算符在语言和代码方面的潜力。ELM的核心思想是LLMs可以作为进化算法中变异的智能运算符。OpenELM利用这一潜力提高语言模型的问题解决能力，并在训练期间可能未见过的领域中创建多样化和高质量的内容。该团队提出了OpenELM的四个主要目标，如下所示。
- 开源 – OpenELM提供了ELM和相关差分模型的开源版本，使开发人员可以自由使用该库并做出贡献。
- 模型集成：OpenELM旨在轻松与闭源模型和开源语言模型配合使用，闭源模型只能与OpenAI API等商业API一起使用，而开源语言模型可以在本地或Colab等平台上使用。
- 用户友好的界面和示例环境：OpenELM旨在提供简单直观的用户界面以及各种进化搜索示例环境。
- 进化潜力 – OpenELM旨在展示语言模型与进化的进化潜力，以及智能变异运算符如何帮助进化算法，特别是在纯文本代码创建和创意写作等领域，利用大型语言模型的可能性。
OpenELM注重质量多样性（Quality-Diversity，QD）方法，如MAP-Elites、CVT-MAP-Elites和Deep Grid MAP-Elites。作为一个功能丰富的库，OpenELM与众所周知的进化技术可以无缝交互，通过鼓励多样性和保留每个专业领域的最佳个体，实现高质量和多样化解决方案的创建。总之，OpenELM利用大型语言模型的潜力生成多样化和高质量的文本和代码，标志着进化搜索领域的重要里程碑。
