Benchmarking Open-Source Language Models for Efficient Question Answering in Industrial Applications

在自然语言处理（NLP）快速发展的领域中，大型语言模型（LLMs）在问答等任务中展示了卓越的能力。然而，利用这些模型进行工业应用的可访问性和实用性存在重大挑战，特别是关于成本效益、推理速度和资源效率方面。本文提出了一项全面的基准测试研究，比较开源LLMs与其非开源对应物在问答任务上的表现。我们的目标是找到能够在资源需求方面轻量级且适用于基于中央处理器（CPU）的推理的开源替代品，能够提供与专有模型相当的性能。通过在准确性、推理速度和资源消耗等各种指标上进行严格评估，我们旨在提供选择高效LLMs用于实际应用的见解。我们的发现揭示了可行的开源替代品，提供了在工业环境中需要可访问和高效的NLP解决方案的迫切需求。

本论文旨在通过对比开源和闭源的大型语言模型在问答任务上的表现，找到资源消耗小、适合在CPU上进行推理的开源模型，以解决在工业应用中使用大型语言模型所面临的成本和效率问题。

通过对比开源和闭源的大型语言模型在问答任务上的表现，找到资源消耗小、适合在CPU上进行推理的开源模型，以解决在工业应用中使用大型语言模型所面临的成本和效率问题。

论文对多个指标进行了严格的评估，包括准确性、推理速度和资源消耗，提出了一些适合工业应用的开源模型，为解决NLP在工业应用中的成本和效率问题提供了一些启示。

最近的相关研究包括《ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators》、《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》等。