当阿联酋的技术创新研究所于2023年5月宣布推出其Falcon 40B模型时，这对我的专业生涯产生了巨大的影响。作为AWS的生成性人工智能(GenAI)解决方案架构师，我与客户合作，使用大型语言模型(LLMs)构建解决方案，许多组织对于在私有（云）环境中托管开源模型感兴趣，而不是通过互联网向面向公众的API发送请求。

当时的问题是，对于许多常见的客户用例来说，开源LLM还不够好。Falcon模型改变了这一切：它是第一个具有商业许可的开源LLM，足够健壮，适用于客户演示。

发布公告

介绍Falcon 40B 

Falcon-40B是一个拥有400亿参数的因果解码器模型，可在Apache 2.0许可下使用，该许可允许商业使用而无需支付版税或限制。在发布时，它作为领先的开源模型脱颖而出，超越了LLaMA、StableLM、RedPajama和MPT等其他模型。Falcon支持多种语言，包括英语、德语、西班牙语、法语（以及意大利语、葡萄牙语、波兰语、荷兰语、罗马尼亚语、捷克语、瑞典语的有限能力）。Falcon发展的一个核心区别在于训练数据的质量。为Falcon 40B收集的预训练数据的大小近一万亿个标记，来自公共网络爬虫（约80%）、研究论文、法律文本、新闻、文学和社交媒体对话。由于LLM对其训练数据特别敏感，该团队建立了一个自定义数据管道，使用广泛的过滤和去重复，分别在样本和字符串级别实现，以提取高质量的预训练数据。Falcon团队最近发布了详细介绍数据整理和训练过程的综合研究论文：

Falcon研究论文

Falcon的能力对我来说是一个游戏规则改变者 - 我终于能够为热门用例构建客户演示，例如私有文件聊天机器人：

使用Falcon-40B的文件聊天机器人

简短演示：https://www.linkedin.com/posts/mtmancuso_aws-genai-awsswitzerland-activity-7079911261156585472-Wl17/GitHub仓库：https://github.com/marshmellow77/falcon-document-chatbot

Falcon 40B征集提案 

意识到该模型的受欢迎程度后，2023年6月，Falcon团队发起了征集提案活动，邀请科学家、研究人员和创新者提交有影响力的用例和应用想法。最杰出的提案将获得培训计算能力的投资，以利用这个强大的模型开展塑造变革性解决方案的工作。

Falcon 40B征集提案

我的提案：Falcon OS 

我的提案是开发一个以Falcon 48B作为核心处理单元的“操作系统”：“Falcon OS”。这类似于安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)为LLM扮演AI系统的指挥大脑所概述的概念。鉴于Falcon的开源性质，我希望探索将其用于这种能力，而不是像GPT-4这样的封闭专有模型。

来自安德烈视频的LLM OS

• Falcon OS可以作为用户和计算机之间的界面，使用户能够通过自然语言处理执行各种任务。这可能包括：

• 文本处理：它可以阅读和生成文本，处理复杂的语言任务，远远超出简单的命令行指令。

• 知识库：它将通过访问庞大的数据库，如组织的客户订单、内部wiki之类的文档库和互联网，具有比任何单个人更广泛的知识。

• 软件交互：LLM OS将与现有软件基础设施（如计算器、Python解释器、终端等）交互，利用这些工具执行任务。

• 多媒体功能：它可以处理和生成多媒体内容，如图像、视频和音乐。

• 通信：LLM OS将能够与其他LLM实例进行通信，可能用于分布式计算或增强功能。

• 学习和适应：它将能够从互动中学习并随着时间的推移而改进，可能使用强化学习或其他机器学习技术。

• 定制：用户可以为特定任务对其进行微调，它可能以适用于不同应用或用户偏好的不同版本提供。

总的来说，Falcon OS有潜力引领未来，使Falcon模型不仅仅是一个特定任务的工具，而是编织进如何操作和互动计算机的方式中，使其对广泛应用更加直观和强大。

TII宣布Falcon 40B决赛选手几周前，技术创新研究所(TII)宣布了决赛选手，我很激动也很荣幸我的提案入围前五名：

很荣幸成为决赛选手

作为决赛选手，我获得了培训计算积分，我可以使用它来追求我的Falcon OS想法?

潜在影响

我相信Falcon OS对组织的潜在影响可能是重大的。通过在其核心集成一个开源语言模型，Falcon OS为企业和机构提供了开发先进的AI驱动应用程序的机会，而无需受制于专有系统的约束。这种自由可能会引发创新浪潮，因为开发者和公司可以根据他们的特定需求和定制数据，定制和微调操作系统，创建由LLM驱动的界面。潜在用例包括：

• 自动化客户支持：通过自然语言理解提供复杂的客户服务，处理查询、故障排除和提供解决方案，减少人工干预。

• 软件开发：通过将自然语言请求解释为代码、调试、代码审查并提供优化建议来协助程序员。

• 个性化教育：根据个人学习风格和节奏定制教育内容，解释问题，并提供解释、教程或资源。

• 研究和数据分析：自动化文献综述、数据收集、分析和总结各个学科的发现。

• 医疗保健管理：通过解释医学数据和文献，协助诊断、治疗选择、患者监测和管理行政任务。

• 创意艺术：生成音乐、艺术作品和文学，或通过提供见解或用AI生成的内容增强创意人的工作。

• 无障碍性：通过转录语音、描述视觉内容或通过自然语言使残疾人能够控制设备。

• 语言翻译：提供实时、具有上下文意识的翻译服务，无需人类翻译。

• 企业资源规划：通过对话界面集成业务系统，管理运营、供应链和客户关系。

• 智能家居和物联网集成：通过语音命令、调度和自动化管理智能家居设备，理解和预测用户偏好和需求。

• 安全：使用自然语言命令监控和分析网络流量，以寻找潜在威胁，并接收对复杂安全问题的直观解释。

• 财务分析：通过理解复杂的经济条件和个人财务目标，解释市场数据，提供投资见解和个人理财建议。

• 内容创作：协助作家、记者和内容创作者生成草稿、提出编辑建议和研究主题。

Falcon的包容性质，得益于其宽松的许可证，为更加民主化的AI格局铺平了道路。这种易于使用意味着即使是资源有限的小型组织也可以实验和受益于这项技术和这个项目。因此，Falcon OS有潜力成为游戏规则的改变者，在AI领域平衡竞争环境，并促进社区驱动的AI开发和应用生态系统。

未来的旅程

我打算公开记录这个项目，包括学到的经验和失败，以便他人可以重新创建和贡献。我将使用博客文章更新进展情况，并设置GitHub仓库。我还考虑创建一个“Falcon OS GPT”（使用OpenAI的服务创建专门的GPT），以协助回答有关项目进展的专业问题。这对我自己或其他人查询有关项目内容的模型可能会有帮助。

OpenAI引入GPT

总的来说，我很兴奋能够探索Falcon作为复杂任务的开放工具生态系统基础的潜力，LLM作为协调核心。我将专注于制定提示和微调，以利用多种工具如数据库和文档存储库，赋予Falcon解决问题的能力。我希望这种透明的记录我的成功、挫折和教训可以帮助推动真正的OpenAI开发。