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开源语言模型如雨后春笋般的冒出,其中有部分号称性能比Meta、谷歌等大科技公司开发的产品更优秀。最近,一款名为FalconLM开源语言模型就号称提供了比Meta的LLaMA更好的性能,也可以用于商业。据说该数据集已准备好进行多模式扩展,因为示例已经包含图像的链接和替代文本。
Llama3-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,通过ORPO方法进行微调的中文聊天模型。该模型在处理中文问题时,相较于原始模型,减少了使用英文回答和混合中英文回答的情况,同时减少了表情符号的使用,使得回答更加正式和专业。Llama3-8B-Chinese-Chat模型在数学问题解答、写作和编程示例方面也表现出色,能够提供清晰、准确的解答和示例代码。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、最强大模型Llama3正式发布Llama3是Meta公司最新发布的开源模型,拥有80亿和700亿参数规模,预计7月正式发布。教师免费使用该AI平台设计个性化课堂体验,提供实时洞察力支持学�
Llama2是由MetaAI开发的一款先进的人工智能模型,专注于理解和生成人类语言文本。这一模型自2023年推出以来,已成为自然语言AI处理领域的一个关注点。由于内容生成式AI工具对算力的高要求,部署在高性能主机或服务器上的Llama2面临着远程访问的难题,这时贝锐花生壳内网穿透技术成为了一个简单有效的解决方案,简单的三步操作,用户可以轻松实现远程访问本地部署的Llama2,无需复杂的网络配置节省了大量时间成本,如需了解贝锐花生壳更多的AI场景应用或申请试用,可以搜索“贝锐花生壳”进入官网。
马斯克宣布将在本周开源由xAI旗下公司推出的生成式AI产品——Grok。这款类ChatGPT产品于去年11月首次亮相,针对生成文本、代码、邮件和信息检索等多个领域提供功能。以上内容参考xAI官网,如有侵权请联系删除。
LlamaParse是LLAMA项目的一部分,用于解析和处理相关数据。LLAMA是一个用于机器学习模型的库,专注于提供易于使用的接口和高效的数据处理能力。要了解更多关于LlamaParse,请访问LlamaParse官方网站。
【新智元导读】新的SOTA再次出现,CodeLlama系列最强模型发布,70B代码模型一举击败GPT-4,开源代码登陆各大平台,大佬直接开玩。Meta正式发布了CodeLlama70B,作为CodeLlama系列中规模最大,性能最强的版本,一举击败了GPT-4!目前,模型共有三个版本,均可免费用于研究和商业目的:算上8月份发布的CodeLlama7B、13B和34B,这个家也算是完整了。然后这位索性把CodeLlama70B直接量化到了4bit。
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StabilityAI发布了自家在2024年的第一个模型——StableCode3B。StableCode3B专注于代码能力,实际的表现也是非常亮眼。从测试成绩上来看,StabilityAI的这个模型要优于StarCoder,不知道StableCode3B会给Stability和市场带来怎样的变化。
PyTorch团队在其博客中分享了一篇关于如何加速大型生成式AI模型推理的文章。该团队以Llama7B为例,展示了如何通过一系列优化技术将推理速度提升10倍,达到了244.7tok/s。PyTorch团队通过一系列创新性的优化手段,不仅成功提升了大模型的推理速度以不到1000行的纯原生PyTorch代码展示了这一技术的实现过程。
在最新的人工智能实践中,HuggingFace推出了经过高度优化的Zephyr-7B迷你语言模型,该模型基于欧洲初创公司MistralAI的开源模型Mistral7B。通过采用蒸馏监督微调方法,该模型得以精细调整,该方法利用较大的“教师”模型的输出来训练较小的“学生”模型。这标志着HuggingFace在迷你语言模型领域的技术进步,为未来的人工智能发展奠定了坚实基础。
BuddyCompiler选择使用TorchDynamo作为Trace工具对接AI模型,并使用AtenIR作为对接层级,通过MLIRPythonBindings实现DynamoCompiler生成TOSA/LinalgOps,从实现了从PyTorch到MLIR的转换。BuddyCompiler是一个结合了MLIR和PyTorch的编译生态的工具,它实现了LLaMA的端到端推理通路。通过BuddyCompiler,我们可以更好地利用软硬件协同设计,实现高效的大模型推理。
在OpenAI发生权力斗争和大规模辞职的时刻,微软作为AI巨头的长期支持者,依然在其人工智能努力上不懈努力。微软公司的研究部门今日发布了Orca2,这是一对小型语言模型,经测试在复杂推理任务的零样本设置中,与Meta的Llama-2Chat-70B等五到十倍大的语言模型相匹敌或更胜一筹。六个月前在巴黎创立并以其独特的WordArt标志和创纪录的1.18亿美元种子轮融资引起轰动的MistralAI公司�
根据当地时间周日晚间发给公司员工的一份内部备忘录,雄心勃勃的人工智能初创公司OpenAI的董事会坚持其推翻前首席执行官SamAltman的决定。OpenAI任命Twitch前高管EmmettShear为新的临时首席执行官,取代了在Altman被解雇后被任命为临时首席执行官的长期担任OpenAI高管的MiraMurati。Shear在2月份辞去了Twitch首席执行官的职务,并被任命为YCombinator的兼职顾问,YCombinator是一家颇具影响力�
VicunaMakers的研究团队在构建Vicuna语言模型的基础上,成功推出了一款新型的小型人工智能模型,该模型在性能上与OpenAI的GPT-4相媲美,仅包含130亿个参数。这一新模型被命名为Llama-rephraser,由LMSYSOrg揭示。LMSYSOrg在博客文章中呼吁社区重新思考在大型语言模型背景下的基准测试和数据污染,并在对大型语言模型进行公共基准测试时采用更强大的去污染工具。
为了解决大型语言模型运行所需的GPU资源短缺问题,亚马逊AWS今日推出了AmazonElasticComputeCloudCapacityBlocksforML服务。该服务允许客户按照定义的时间购买NvidiaH100TensorCoreGPU资源,用于执行特定的AI相关任务,如训练机器学习模型或运行现有模型的实验。该新功能从今天开始在AWS美国东部区域提供。
ChatGPT等大语言模型的推理能力有多强大?通过你发过的帖子或部分隐私数据,就能推算出你的住址、年龄、性别、职业、收入等隐私数据。瑞士联邦理工学院通过搜集并手工标注了包含520个Reddit用户的个人资料真实数据集PersonalReddit,包含年龄、教育程度、性别、职业、婚姻状况、居住地、出生地和收入等隐私数据。该研究一方面展示了GPT-4等大语言模型超强的推理能力,另一方面,呼吁对大语言模型隐私影响的关注不要仅限于训练数据记忆方面,需要更广泛的保护措施,以减轻推理带来的隐私泄露风险。
微软对大语言模型的道德推理能力进行了测试,但在电车问题中大尺寸的模型表现反比小模型差。但最强大语言模型GPT-4的道德得分依旧是最高的。这与研究最初的假设:大型模型总是比小型模型具有更强的能力相反,说明利用这些较小的模型开发道德系统具有很大的潜力。
AI教育解决方案领导者Riiid宣布,其最新生成式AI模型在知名机器学习模型平台HuggingFace上获得第一名。HuggingFace开放式大语言模型排名中,Riiid10月提交的最新模型“Sheep-duck-llama-2”获得了74.07分的高分,在全球500多个开源生成式AI模型中位居榜首。Riiid研究人员将继续开发新的模型架构,提升AI模型性能,并以实际数据验证学习影响,在国际AI会议上发表论文。
在日前于洛杉矶召开的Dockercon大会上,缔造开源容器技术的同名公司Docker发布了一系列产品,在致力于加速本地和云上应用程序交付的同时与生成式AI做了结合,深入探索这一新鲜趋势中的技术潜力。与AI的深度集合如今,在几乎所有用于训练和推理的生成式AI应用当中,Docker容器已经成为最主流的部署方法。但从目前的情况看,力排众议的决策已经初见成效,Docker现在有更多资金可用于打磨自己的技术储备。
MetaPlatforms在9月29日发布了一篇计算机科学论文,介绍了其新发布的Llama2LongAI模型。该模型在某些任务上击败了GPT-3.5Turbo和Claude2,这表明Meta的开源方法在生成人工智能领域取得了重大进展。该模型的开源性也表明,开源方法在这一领域具有竞争力。
一年一度的MetaConnect大会上发布了一系列以AI为重点的公告。不仅是最新的MR耳机、与Ray-Ban合作打造的智能眼镜,最重要的是,Meta将在自身的所有通讯类App、MetaQuest3和未来的Ray-BanMeta智能眼镜中内置生成式AI技术驱动的新功能,从多轮对话的AI助手到图像编辑等一应俱全。对于Meta与微软的合作,有网友做了一些有趣的梗图,比如「杀死OpenAI」。
Llama的时代,已经过去了。9月6日,百川智能宣布正式开源Baichuan2系列大模型,包含7B、13B的Base和Chat版本,并提供了Chat版本的4bits量化,均为免费商用。Baichuan2就像是源源不断地活水,不仅通过尽可能全面的开源来极大地推动国内大模型的科研进展还通过降低国内商业部署门槛让应用创新能够不断涌现。
一经发布,地表最强开源模型Falcon180B直接霸榜HF。3.5万亿token训练,性能直接碾压Llama2。Llama2-70B回答简洁给出了正确答案。
【新智元导读】现在,34BCodeLlama模型已经能够在M2Ultra上的Mac运行了推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。开源社区的一位开发者GeorgiGerganov发现,自己可以在M2Ultra上运行全F16精度的34BCodeLlama模型推理速度超过了20token/s。投机解码就是一个很好的例子,可以帮助我们从系统的角度进行思考。
秒杀闭源模型!CodeLlama神秘版本WizardCoder曝光CodeLlama是Meta开源的强大代码生成AI模型,能够辅助编写计算机代码,具备出色的代码能力,微调版本WizardCoder在HumanEval基准测试中超过了GPT-4。CodeLlama的三个版本分别为7B、13B和34B,其中34B版本经过微调达到了73.2%的胜率。想不起电影名字?FilmRecommender一句话就能找到电影FilmRecommender是一款依据用户个性化喜好,通过简单文字描述实现电�
发布仅2天,CodeLlama再次引爆AI编码的变革。还记得Meta在CodeLlama论文中出现的能够全面持平GPT-4的神秘版本UnnaturalCodeLlama吗?大佬Sebastian在自己博客里做出解释:是使用了1万5千条非自然语言指令对CodeLlama-Python34B进行微调之后的版本。如果要让70B的模型支持100ktoken的输入长度,可能会使得模型对于计算量的要求变得过于夸张了。
昨天的我:在代码生成方面开源LLM将在几个月内击败GPT-4。现在的我:实际上是今天。大家可以下载模型后自行体验。
GPT-4:在代码生成这块,你们依然是「弟弟」。Meta的开源Llama模型家族迎来了一位新成员——专攻代码生成的基础模型CodeLlama。Meta希望CodeLlama的出现能够激励其他研究者基于Llama2为研究和商业产品创建新的创新工具。
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