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学习英语并不容易,许多学生都深有体会。但当学生是一台计算机时,有一种方法表现出奇地出色:只需将大量来自互联网的文本输入到一个名为神经网络的巨大数学模型中。他们的研究结果暗示了可能有助于训练更大型模型并理解其行为的新研究方向。
Meta公司最新发布了LayerSkip,这是一款端到端的解决方案,专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验,并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用,预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性,特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。
Meta最近发布了LLama3,这是一款新的大型语言模型,用于实现更安全、更准确的生成式人工智能体验。除了LLM,Meta还推出了LlamaGuard2、CodeShield和CyberSecEval2等信任和安全工具,以帮助确保符合行业和用户安全期望。随着400亿参数显示出更高的准确性,可以推断出更高的AI硬件需求不会很快减少。
苹果公司正在开发自己的大型语言模型。这款模型将能够在设备上本地运行,从优先考虑速度和隐私保护。苹果更广泛的人工智能战略预计将在6月份的WWDC上与主要软件更新预览一起公布。
MetaLlama3是Meta公司最新推出的一款开源大型语言模型。它在多项行业基准测试中表现出色,性能卓越,可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。要了解更多信息,请访问MetaLlama3官方网站。
RekaAI近日宣布推出其最新力作——RekaCore,这是一款前沿的多模态语言模型,拥有强大的性能和灵活的部署方式。该模型像Gemini一样可以直接分析图片、视频、音频,评测得分与GPT-4和Gemini-Ultra接近。通过Edge、Flash和Core等系列模型的全面支持,Reka已经准备好迎接更广泛的挑战,展望未来,我们期待着与更多愿意加入我们的伙伴共同探索多模态世界的无限可能。
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型,该模型于2023年首次亮相,采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级,新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一,包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
Mixtral-8x22B是一个预训练的生成式稀疏专家语言模型,由MistralAI团队开发。该模型拥有141B个参数,支持多种优化部署方式,旨在推进人工智能的开放发展。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型,旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化,能够处理移动UI屏幕上的各种任务,并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的,显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
MetaPlatforms公司计划在下周推出Llama3大语言模型的两个小参数版本,作为即将在2024年夏天推出的Llama3最大版本的前奏。Llama3最高版本可能拥有超过1400亿个参数,这将使其性能有望赶上OpenAI最新的GPT-4Turbo版本。Meta正在全力推进Llama3的开发,这不仅体现了该公司在AI领域的野心,也为用户带来了更加智能和开放的AI服务的期待。
在文档处理中,特别是在视觉丰富的文档中,高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs,如发票、水电费单和保险报价,在业务工作流中随处可见,通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路,标志着该领域迈出了重要的一步。
研究人员从清华大学和北京理工大学开发了DRAGIN,这是一种针对大型语言模型设计的动态检索增强生成框架。该框架旨在通过在文本生成过程中实时确定何时以及如何检索外部信息,从提高语言模型的性能。未来的工作旨在克服与自注意力可访问性相关的限制,并对查询构建技术的影响进行评估。
如何配置个人电脑才能更有效地使用生成式AI大语言模型生成式人工智能彻底改变了计算世界,戴尔科技的用户都开始考虑借助大语言模型去开发能够提升其公司生产力、效率和创新力的新功能。戴尔科技拥有全球最丰富的AI基础设施产品组合,从云到客户端设备一应俱全[1],因此能够为用户提供满足其一切AI需求的端到端AI解决方案和服务。[1]基于戴尔科技集团的内部分析,2023年8月。
中国香港中文大学和SmartMore的研究人员推出了一种名为Mini-Gemini的新颖框架,通过增强多模态输入处理来推动VLMs的发展。Mini-Gemini采用了双编码器系统和一种新颖的补丁信息挖掘技术,结合一个特别策划的高质量数据集,使其能够有效处理高分辨率图像并生成内容丰富的视觉和文本内容,从使其脱颖出。正如研究人员所承认的那样,Mini-Gemini在视觉理解和推理能力方面仍有改进�
Hume.AI专注于开发能够理解人类情感和表情的技术,提供表情测量API和自定义模型API,以预测和改善人类福祉。近日发布的EVI是一款具有情感感知能力的对话AI,采用了情感大语言模型技术。如果您是研究人员、开发者或企业,不妨尝试Hume.AI提供的技术,探索其在情感计算领域的应用和潜力。
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型,提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势,在推理基准测试中表现出色,同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。作为基础模型,Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
谷歌在ICLR2024上推出了一项重大成果:他们成功让大型语言模型学会理解「图的语言」,性能提升了高达60%。这项研究解决了LLMs在处理图形问题上的瓶颈,开启了图形数据与文本表示之间的新篇章。通过合理地将图形数据转换为文本表示,并结合适当的编码方式和任务类型,谷歌团队成功提升了LLMs在图形任务上的性能,为未来更深入的研究和应用打下了基础。
多模态大型语言模型在视觉情境下的表现异常出色,引起了广泛关注。它们解决视觉数学问题的能力仍需全面评估和理解。这表明需要更先进的数学专用视觉编码器,突显了MLLM发展的潜在未来方向。
该公司旗下的GoogleResearch将与Fitbit团队合作,共同开发一款"个人健康大语言模型"。该模型将基于Gemini模型,并利用一系列健康数据进行微调,以增强对人类生理及行为数据的分析能力。通过这次与Fitbit的合作,谷歌希望能够进一步增强其在可穿戴设备及个人健康监测领域的实力。
在最新的研究论文中,谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的预训练评分器模型,旨在增强和超越大型多任务语言模型的性能。这项研究旨在解决大型语言模型所面临的挑战,其中包括高昂的计算资源成本和效率低下的训练和推理过程。通过引入轻量级预训练评分器Cappy,这项研究解决了在多任务场景中有效利用大型语言模型的挑战,展示了其在各种任务上的参数效率和性能的优越性,同时强调了在实际应用中简化大型语言模型采用的潜力。
英伟达在GTC开发者大会上发布了最强AI加速卡BlackwellGB200,计划今年晚些时候发货。GB200采用新一代AI图形处理器架构Blackwell,其AI性能可达20petaflops,比之前的H100提升了5倍。英伟达的系统还可扩展至数万GB200超级芯片,具有11.5exaflops的FP4计算能力。
LLMPricing是一个聚合并比较各种大型语言模型定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。点击前往LLMPricing官网体验入口需求人群:适用于需要选择合适的大型语言模型进行项目开发的企业和开发者,帮助他们根据成本效益做出决策。
Cohere团队于2024年3月11日发布了Command-R,一款旨在实现生产规模人工智能的新型检索增强生成模型。该模型专注于检索增强生成和工具使用,是可扩展的生成模型,旨在帮助企业从概念验证迈向实际生产。期待用户对Command-R的反馈,并期待在未来提供更多可扩展的模型,助力企业成功迈向生产规模的人工智能应用。
腾讯研发团队于3月8日在预印本平台arXiv发布了一项重要成果,推出了名为ELLA的大型语言模型适配器。这一适配器的推出标志着在扩散模型中配备大语言模型的新里程碑,为模型提供了增强的语义对齐能力。这一创新的推出将为语言模型领域带来新的发展机遇,为模型的语义理解和应用提供了更为有效的解决方案。
人工智能创业公司Cohere今天宣布推出一款名为Command-R的重大新语言模型,该公司总部位于多伦多,正处于一场可能带来高达10亿美元新资本的激烈融资轮中。Cohere的Command-R代表了该公司技术的重大飞跃,为其提供了在关键人工智能任务上的卓越性能。看起来Command-R这样的可扩展类别的人工智能模型非常重要,可以以高效处理重负荷的方式提供实际结果。
在当今日益全球化的时代,准确高效的跨多语言翻译需求前所未有的增长。传统的翻译方法虽然有效,但在可扩展性和多样性方面仍有待提升,这促使研究人员探索更为动态的解决方案。通过弥合语言多样性和任务特定功能之间的鸿沟,TOWER提升了LLMs的能力,重新定义了翻译技术的可能性。
在人工智能领域,多模式大语言模型在推动进步方面发挥了巨大作用,但它们面临处理误导性信息的挑战,可能导致不正确或产生幻觉的响应。这种脆弱性引发了对MLLM在需要准确解释文本和视觉数据的应用中可靠性的担忧。作为一个不断发展的领域,解决这些挑战对于在现实应用中部署MLLMs至关重要。
根据《TheInformation》的报道,Meta平台计划于7月推出最新版本的人工智能大型语言模型Llama3。这一新版本将具有更强大的推理能力和更准确的预测能力,能够更好地回答用户提出的有争议性问题。随着Llama3的推出,人工智能技术有望在更多领域发挥重要作用,为用户提供更智能、更高效的语言交流体验。
MobiLlama是一个开源的小型语言模型,专门针对移动设备运行训练的LLM,拥有5亿个参数。该模型的设计旨在满足资源设定计算的需求,同时注重在提高性能的同时降低资源消耗。如果用户需要一个小型语言模型来运行在资源中受在有限的环境中,MobiLlama可能是一个非常有用的选择。
斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法,旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天,语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴,预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。