LLaMA2
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12-20
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性能超越LLaMA2-7B！AI模型JetMoE-8B训练成本不到10万美元
JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型，其性能卓越且训练成本不到10万美元，令人惊讶的是，它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成，每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势，也展示了其在成本效益上的显著优势。
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ChatGPT平替！本地部署Llama2 ，贝锐花生壳3步远程访问
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。
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开源大模型DBRX：1320亿参数，比Llama2-70B快1倍
大数据公司Databricks最近发布了一款名为DBRX的MoE大模型，引发了开源社区的热议。DBRX在基准测试中击败了Grok-1、Mixtral等开源模型，成为了新的开源之王。根据Databricks公布的协议，基于DBRX打造的产品，如果月活超过7亿，就必须另行向Databricks提交申请。
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荐 1320亿参数，性能超LLaMA2、Grok-1！开源大模型DBRX
3月28日，著名数据和AI平台Databricks在官网正式开源大模型——DBRX。DBRX是一个专家混合模型有1320亿参数，能生成文本/代码、数学推理等，有基础和微调两种模型。Databricks主要提数据智能分析服务，帮助企业、个人用户快速挖掘数据的商业价值。
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马斯克本周将开源类ChatGPT产品Grok，性能超越GPT-3.5和LLaMA270B
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。
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报告：网络犯罪分子正使用Meta的Llama2人工智能发起攻击
网络犯罪团伙已开始利用生成式人工智能进行攻击，包括Meta的Llama2大型语言模型，根据网络安全公司CrowdStrike周三发布的年度全球威胁报告。据CrowdStrike报道，一个名为ScatteredSpider的组织利用Meta的大型语言模型生成了Microsoft的PowerShell任务自动化程序脚本，用于下载“一家北美金融服务公司受害者”的员工登录凭证。那些举办选举的国家中政治活跃的党派很可能会使用生成式人工智能制造虚假信息，以在自己的圈子内传播。
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谷歌开源Gemma:参数小、性能超越Llama2，可轻松在笔记本上运行
谷歌于2月22日宣布开源大语言模型Gemma，成为其生成式AI领域的新力量。Gemma采用Gemini架构，有20亿、70亿两个版本，分别支持预训练和指令微调。Gemma作为一款参数相对较小但性能异常强大的大模型，将为开发者提供更灵活、高效的AI应用解决方案。
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AI2发布开放语言模型OLMo 号称多项性能媲美Llama2
AI2最新发布的开放语言模型框架旨在推动大规模语言模型的研究和实验。通过在HuggingFace和GitHub上提供训练代码、模型和评估代码，AI2致力于让学术界和研究人员能够共同研究语言模型的科学，探索新的预训练数据子集对下游性能的影响，以及研究新的预训练方法和稳定性。AI2鼓励使用OLMo模型，提供了简便的安装步骤和使用示例，并表示未来将推出指导调整的模型、完整的训�
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荐 大模型自我奖励：Meta让Llama2自己给自己微调，性能超越了GPT-4
大模型领域中，微调是改进模型性能的重要一步。随着开源大模型逐渐变多，人们总结出了很多种微调方式，其中一些取得了很好的效果。大模型可以通过搜索数据库来验证其答案的准确性，从获得更准确和可靠的输出。
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胜率达94.08%！李开复Yi-34B最新成绩超过LLaMA2等主流大模型
李开复的Yi-34B-Chat模型在多个评测中大放异彩。其94.08%的胜率超越了LLaMA2和ChatGPT等主流大模型，尤其在加州大学伯克利分校主导的LMSYSORG排行榜中，以1102的Elo评分追平了GPT-3.5。这一系列的成绩和问题共同勾勒出Yi-34B-Chat模型的成功轨迹，尽管受到一些质疑，但其在技术创新和用户体验方面的表现仍然备受瞩目。
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直追GPT-4！李开复Yi-34B新成绩公布：94.08%的胜率超越LLaMA2等主流大模型
仅次于GPT-4，李开复零一万物Yi-34B-Chat最新成绩公布——在Alpaca经认证的模型类别中，以94.08%的胜率，超越LLaMA2Chat70B、Claude2、ChatGPT!不仅如此，在加州大学伯克利分校主导的LMSYSORG排行榜中，Yi-34B-Chat也以1102的Elo评分，晋升最新开源SOTA开源模型之列，性能表现追平GPT-3.5。在五花八门的大模型评测中，伯克利LMSYSORG排行榜采用了一个最为接近用户体感的“聊天机器人竞技场”特殊测评模式，让众多大语言模型在评测平台随机进行一对一battle，通过众筹真实用户来进行线上实时盲测和匿名投票，11月份经25000的真实用户投票总数计算了20个大模型的总得分。”现在，Eric已经成为Yi-34B的忠实拥趸，会使用Yi-34b-200k数据集训练其他的模型产品，并感叹丝滑般的训练体验。
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荐 马克·扎克伯格的 Meta 发布 Llama2 以针对 Sam Altman 及 OpenAI 展开竞争
自5月份在白宫举行的顶级AICEO聚会上，SamAltman与SatyaNadella和SundarPichai并排坐以来，马克·扎克伯格的缺席成为了不容忽视的事实。在Alphabet、微软和OpenAI的参与下，扎克伯格的缺席显然不是偶然。通过发布它，Meta正在推动OpenAI开创的突破走向商品化。
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复旦研究团队揭示RoPE位置编码微调法则 LLaMA2上下文长度暴涨至100万tokens
复旦大学和上海人工智能实验室的研究团队在一项新研究中，揭示了一项引人注目的发现:他们能够通过微调一个关键的RoPE位置编码中的超参数，显著扩展大型模型的上下文长度，从1.6万tokens延长至100万tokens，同时提升外推能力。这个超参数被称为旋转角底数，在RoPE位置编码中起着关键作用。这一规律的发现将有望进一步改善大型模型在自然语言处理等领域的性能，并提供更多应用潜力。
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荐 开源标杆！最强中英双语大模型来了，340亿参数，超越 Llama2-70B等所有开源模型
开源界最强的中英双语大模型，悟道·天鹰34B，来了!有多强?一言蔽之:不仅模型够大够能打还一口气送上整套“全家桶”级豪华周边。能有如此大手笔的，正是中国大模型开源派先锋——智源研究院。Aquila2模型全系开源地址:https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2https://model.baai.ac.cn/https://huggingface.co/BAAIAquilaSQL开源仓库地址:https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila/Aquila-sqlFlagAttenti
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荐 AI视野：Adobe发布新一代AI生成模型Firefly Image2；Meta发布Llama2-Long模型；TikTok支持从AI应用直接发布内容；Opera浏览器推出升级版的AI工具Aria
今天凌晨，Adobe甩出AdobeFirefly创意生成式AI模型系列中的三个主要新模型:AdobeFireflyImage2、FireflyVectorModel和FireflyDesignModel。在线体验地址:PS在线体验地址:https://photoshop.adobe.com/discoverIllustrator体验地址:https://www.adobe.com/hk_zh/products/illustrator/generative-recolor.htmlMeta再放「长文本」杀器Llama2-LongMeta发布Llama2-Long模型，可高效处理长文本，降低计算需求40%，采用创新策略，提升性能，领先自�
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几千元训完中文版LLaMA2！Colossal-LLaMA-2把大模型门槛打下来了！
从头预训练大模型被认为需要高达5000万美元的投资，这让很多开发者和中小企业望却步。Colossal-LLaMA-2的出现降低了大模型的门槛。该方案业已应用到多个行业领域，构建垂类大模型并取得良好效果。
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15小时、几千元训完中文版LLaMA2！低成本方案全面开源，包含代码权重，支持商用
训练大模型，几千块就能实现了!现在，15小时、几千块钱、85亿token数据，即可训出中文LLaMA2。综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。更多应用场景、不同领域、不同版本的模型、企业私有化平台部署等正不断迭代。
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荐 20B量级大模型性能媲美Llama2-70B！完全开源，从基座到工具全安排明白了
【新智元导读】国产模型开源纪录，又被刷新了!上海AI实验室等机构开源的InternLM-20B，竟然能和Llama2-70B打个平手?就在刚刚，国内开源模型参数量纪录，又被刷新了!9月20日，上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学，正式开源了200亿参数的InternLM-20B模型。项目地址:https://github.com/InternLM/InternLM魔搭社区:https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory这次的200亿参数版书生·浦语大模型，可以说是「加量不加价」，参数量还不到三分之一，性能却可以剑挑当今开源模型的标杆——Llama2-70B。上海AI实验室的「雪中送炭」，必然会让大模型在落地领域发挥出巨大的价值。
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国产开源新标杆！20B大模型，性能媲美Llama2-70B，单卡可推理
国产新标杆:免费可商用的200亿参数大模型，来了!书生·浦语大模型20B版本正式发布，一举刷新国内新一代大模型开源纪录。它由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学共同推出。正如林达华所说:这或许才是当下大模型趋势里，大家最应该“卷”的方向。
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微软推出全新预训练模型phi-1.5 仅13亿参数常识推理碾压Llama2
微软研究人员最近在一篇论文中提出了一个新的语言模型Phi-1.5，该模型的参数量仅有13亿。研究人员主要关注Phi-1.5在常识推理方面的表现，因为这是对语言模型能力的重要考验。本研究表明，相比单纯追求模型规模，如何获取高质量训练数据可能更为重要，这为未来语言模型研究提供了新的思路。
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昆仑万维：天工大模型推理能力超过GPT-3.5和LLaMA2
昆仑万维表示，其自研的天工大模型在BenchmarkGSM8K测试中取得了80%的正确率，超过了GPT-3.5和LLaMA2-70B，达到了全球领先水平，接近于GPT-4。天工大模型还在MMLU、C-EVAL、HumanEval等多个数据集上表现出色，准确率均高于其他主流大模型。天工大模型目前仍处于内测阶段，将持续提升技术实力，为用户和企业提供强大的智能化助力。
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荐 全面超越LLaMA2，月下载量超三百万，国产开源大模型如何成为新晋顶流？
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney回想两个月前，LLaMA2的开源，曾以一己之力改变了大模型领域的竞争格局。相比于今年2月推出的第一代LLaMA，LLaMA2在推理、编码、精通性和知识测试等任务中都实现了性能的大幅提升，甚至可以在某些数据集上接近GPT-3.5。如何让大模型的能力与业务场景更好结合，同样是当下每一家大模型提供商的重点课题，也需要科技公司、学术机构和开发者共同创造。
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700 亿参数 LLaMA2 训练加速 195%，基础大模型最佳实践再升级
ChatGPT引发的大模型热潮愈演愈烈，全球科技巨头和明星初创争相入局，打造以AI大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。其中LLaMA系列模型，因良好的基础能力和开放生态，已积累了海量的用户和实际应用案例，成为无数开源模型后来者的模仿和竞争的标杆对象。相关的应用都经过Colossal-AI团队精心优化，得益于算法和系统的双面优化，能大大降低模型训练以及部署的成本。
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联发科：新旗舰芯片将支持由Llama2模型开发的 AI 应用
联发科技将利用Meta的新一代开源大语言模型Llama2以及其先进的AI处理器和完整的AI开发平台，建立终端侧AI计算生态，加速智能手机、物联网、汽车、智能家居等边缘设备的AI应用开发。预计年底将采用MediaTek新一代天玑旗舰移动芯片的智能手机支持由Llama2模型开发的生成式AI应用。MediaTek将于年底推出新一代旗舰移动芯片，采用针对Llama2模型优化的软件栈和升级版的AI处理器，以进一步提升大语言模型和生成式AI应用的性能，加速终端设备上的AI应用发展。
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荐 Llama2开源后，国产大模型在卷什么？
「GPT还是Llama2?」过去几周时间里，许多大模型应用层的开发者不得不开始集中思考这个问题。7月19日，开源社区最强的大模型从Llama升级到Llama2。但随着Llama2的释出，开源社区的技术能力被带上另一个台阶，大模型开源社区的力量已经无法被忽视。
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IBM计划在旗下AI平台中托管Meta的Llama2模型
IBM计划在watsonx.aistudio中托管Meta的Llama2聊天70亿参数模型，目前已向部分客户和合作伙伴提供早期访问。这将建立在IBM与Meta在AI开放创新方面的合作基础上，包括与Meta开发的开源项目合作-如watsonx.data中使用的PyTorch机器学习框架和Presto查询引擎。我们很高兴看到这些创新者将用Llama2和其他模型在watsonx平台上构建什么。
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IBM 旗下 AI 平台将托管 Meta 大语言模型MetaLlama2
IBM宣布将在其企业人工智能平台WatsonX上托管MetaPlatform的AI语言模型MetaLlama2。Llama2是Meta于今年7月推出的开源人工智能语言模型的商业版本，由微软的Azure云服务分发。在watsonx.ai中，AI构建者可以利用IBM和HuggingFace社区的模型，这些模型经过预训练，支持一系列自然语言处理任务，包括问答、内容生成和摘要、文本分类和提取。
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荐 Llama2等30+模型接入千帆大模型平台，推理成本降50%！还有超全Prompt模板开放体验
最强开源大模型Llama2，性能更进一步~7B、13B、70B三个版本全都有，均可以直接调用部署。你可能想不到的是，这波操作还是百度搞出来的。在搜索时代的“百度一下”，或许也将在大模型时代，通过千帆赋予新的意义——现在接触大模型，最直接的方式还是:百度一下。
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百度文心千帆大模型平台接入LLaMA2等33个模型
百度智能云千帆大模型平台已经完成了新一轮的升级，全面接入了包括LLaMA2全系列、ChatGLM2、RWKV、MPT、Dolly、OpenLLaMA、Falcon等33个大模型，成为了国内拥有大模型最多的平台。接入的模型经过千帆平台的二次性能增强，可以使模型推理的成本降低50%。本次升级还再次发布了一系列全新的插件，这些插件将为平台的功能和应用提供更加丰富和完善的支持。
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UCloud优刻得上线可商用LLaMA2镜像，助力AGI应用发展
随着人工智能技术的快速发展，大模型应用在自然语言处理、图像识别、智能交互等领域展现出了巨大的潜力，为企业带来了更多创新和商机。众多企业纷纷将大模型应用于产品开发和业务优化中，希望通过提升智能化水平和用户体验来赢得竞争优势。UCloud优刻得将继续与业界合作伙伴紧密合作，提供大模型推理或微调环境的快速搭建，以及高性能的AI算力集群，帮助客户提升训练效率、降低成本，积极推动人工智能技术的繁荣发展，助力企业实现数字化转型。
