众所周知，在人工智能的问题上并不Open，从Meta那里开源的羊驼系列模型也因为数据集等问题「**于学术研究类应用」，在人们还在因为寻找绕过限制方法的时候，主打****开源的大模型来了。
4月12日，发布了.0，这是两周前发布的类人工智能人类交互性（指令遵循）大语言模型（LLM）的又一个新版本。
表示，.0是业内第一个开源、遵循指令的LLM，它在透明且免费提供的数据集上进行了微调，该数据集也是开源的，可用于商业目的。这意味着.0可用于构建商业应用程序，无需支付API访问费用或与第三方共享数据。
项目链接：
数据集：
根据首席执行官的说法，虽然已有其他大模型可以用于商业目的，但「它们不会像.0那样与你交谈。」而且基于.0模型，用户可以修改和改进训练数据，因为它是在开源许可下免费提供的。所以你可以制作你自己的Dolly版本。
还发布了.0在其上进行微调的数据集，称为-dolly-15k。这是由数千名员工生成的超过1.5万条记录的语料库，称这是「第一个开源的、人工生成的指令语料库，专门设计用于让大型语言能够展示出人工智能的神奇交互性。」
.0是怎么诞生的
在过去的两个月里，业界、学界纷纷追赶提出了一波遵循指令的类人工智能大模型，这些版本被许多定义视为开源（或提供某种程度的开放性或有限访问）。其中Meta的LLaMA*受人关注，它引发了大量进一步改进的模型，如、Koala、以及的.0。
但另一方面，许多这些「开放」模型都处于「工业限制」之下，因为它们接受了旨在限制商业用途的条款的数据集的训练——例如来自项目的5.2万个问答数据集，是根据的人工智能的输出进行训练的。而的使用条款包括一条规则，即你不能使用的服务反过来与其竞争。
思考了解决这个问题的方法：新提出的.0是一个120亿参数的语言模型，它基于开源模型系列，专门针对小型开源指令记录语料库进行了微调（-dolly-15k），该数据集由员工生成，许可条款允许出于任何目的使用、修改和扩展，包括学术或商业应用。
到目前为止，在人工智能的输出上训练的模型一直处于合法的灰色地带。「整个社区一直在小心翼翼地解决这个问题，每个人都在发布这些模型，但没有一个可以用于商业用途，」表示。「这就是我们非常兴奋的原因。」
「其他人都想做得更大，但我们实际上对更小的东西感兴趣，」在谈到Dolly的微缩规模时说。「其次，我们翻阅了所有的答案，它是高质量的。」
表示，他相信.0将启动「雪球」效应，让人工智能领域的其他人加入并提出其他替代方案。他解释说，对商业用途的限制是一个需要克服的大障碍：「我们现在很兴奋，因为我们终于找到了一个绕过它的方法。我保证你会看到人们将这15000个问题应用于现有的每一个模型，他们会看到这些模型中有多少突然变得有点神奇，你可以与它们互动。」
手搓数据集
要下载.0模型的权重，只需访问e页面，并访问-labs的，下载-dolly-15k数据集。
「-dolly-15k」数据集包含15000个高质量的人类生成的/回复对，由5000多名员工在2023年3月和4月期间撰写，专门设计用于指令调优大型语言模型。这些训练记录自然、富有表现力，旨在代表广泛的行为，从头脑风暴、内容生成到信息提取和总结。
根据该数据集的许可条款（-.），任何人都可因任何目的使用、修改或扩展这个数据集，包括商业应用。
目前，这一数据集是首个开源的、由人类生成的指令数据集。
为什么要创建这样一个数据集？团队也在博客中解释了原因。
创建.0或任何遵循LLM的指令的一个关键步骤是，在指令和回复对的数据集上训练模型。.0的训练费用为30美元，使用的是斯坦福大学团队用创建的数据集。
在.0发布之后，就有很多人要求试用，此外还有一部分用户希望在商业上使用这个模型。
但是训练数据集包含人工智能的输出，正如斯坦福大学团队所指出的，服务条款试图阻止任何人创建一个与竞争的模型。
此前，所有的知名指令遵循模型（、Koala、、）都受到这种限制：禁止商业使用。为了解决这个难题，Dolly团队开始寻找方法来创建一个没有商业用途限制的新数据集。
具体而言，团队从公布的研究论文中得知，*初的模型是在一个由13000个指令遵循行为演示组成的数据集上训练出来的。受此启发，他们开始研究是否可以在员工的带领下取得类似的结果。
结果发现，生成13000个问题和答案比想象中更难。因为每个答案都必须是原创的，不能从人工智能或网络上的任何地方复制，否则会「污染」数据集。但有超过5000名员工，他们对LLM非常感兴趣。因此，团队进行了一次众包实验，创造出了比40位标注者为创造的更高质量的数据集。
当然，这项工作耗时耗力，为了激励大家，团队设立置一个竞赛，前20名的标注者将获得惊喜大奖。同时，他们也列出了7项非常具体的任务：
公开问答：例如「为什么人们喜欢喜剧电影？」或「法国的首都是什么？」在某些情况下，没有一个正确的答案，而在其他情况下，需要借助于整个世界的知识；
封闭式问答：这些问题只用一段参考文献中的信息就可以回答。例如，给定**百科中关于原子的一段，人们可能会问：「原子核中质子和中子的比例是多少？」；
从**百科中提取信息：在这里，标注者会从**百科上复制一个段落，并从该段落中提取实体或其他事实信息，如重量或测量；
总结**百科上的信息：对于这一点，注释者从**百科上提供了一段话，并被要求将其提炼为一个简短的摘要；
集思广益：这项任务要求进行开放式的构思，并列出相关的可能选项。例如「这个周末我可以和我的朋友做哪些有趣的活动？」；
分类：在这项任务中，标注者被要求对类别成员进行判断（例如，列表中的项目是动物、矿物还是蔬菜），或者判断一段短文的属性，例如电影评论的情绪；
创意写作：这项任务将包括写一首诗或一封情书等内容。
以下是一些示例：
*开始，团队对于是否能达到10000个结果持怀疑态度。但通过每晚的排行榜游戏，一周内就成功地突破了15000个结果。
随后，出于对「占用员工生产力」的担心，团队关闭了比赛（这很合理）。
商业化的可行性
在数据集火速创建完成之后，团队开始考虑商业应用的问题了。
他们想制作一个可在商业上使用的开源模型。尽管-dolly-15k比（训练.0的数据集）小得多，但基于-12b的.0模型却表现出高质量的指令遵循行为。
事后看来，这并不令人惊讶。毕竟*近几个月发布的许多指令调优数据集包含合成数据，这些数据往往包含幻觉和事实错误。
另一方面，-dolly-15k是由专业人士生成的，质量很高，而且包含大多数任务的长篇答案。
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