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LobeChat是一个创新的网页平台,它支持通过网页版直接调用Ollama本地模型。这项服务的推出,为用户提供了一种便捷的方式,通过网页界面直接利用开源大模型的能力。体验地址:https://chat-preview.lobehub.com/chat随着LobeChat等工具的不断发展,我们可以预见未来将有更多集成本地大模型的网页应用出现,为用户提供更丰富的交互体验和更高效的工作流程。
阿里巴巴宣布开源其最新的Qwen1.5系列语言模型-Qwen1.5-110B。这是Qwen1.5系列中规模最大的模型,也是该系列中首个拥有超过1000亿参数的模型。它在与最近发布的SOTA模型Llama-3-70B的性能上表现出色,并且明显优于72B模型。
LLaVA项目通过扩展现有的LLaVA模型,成功地为Phi-3和Llama-3模型赋予了视觉能力。这一改进标志着AI在多模态交互领域的进一步发展。LLaVA的推出,预示着未来AI模型将更加智能和灵活,能够更好地服务于需要视觉与文本结合理解的复杂场景。
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。
【新智元导读】最大开源模型,再次刷爆纪录!Snowflake的Arctic,以128位专家和4800亿参数,成为迄今最大的开源模型。是又大又稀疏,因此计算资源只用了不到Llama38B的一半,就达到了相同的性能指标。他本人的研究兴趣是机器学习与系统的交叉领域。
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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。
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阿里云百炼大模型服务平台近期宣布了一项重要的支持计划,即为Meta公司最新开源的Llama3系列大语言模型提供全方位的支持。这项服务包括限时免费的模型训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者在阿里云平台上构建和优化自己的专属大模型。通过结合阿里云强大的云计算资源和Llama3模型的先进性能,企业和开发者将能够开发出更加智能和高效的AI应用,加速AI技术的创
Meta公司发布了全新的Llama3系列阿里云魔搭社区迅速响应,将这一系列的四款模型全部上架。阿里云百炼大模型服务平台更是宣布,将提供针对Llama3系列的限时免费训练、部署和推理服务,旨在帮助企业和开发者利用这一强大工具,快速构建属于自己的专属大模型。企业和开发者只需在阿里云百炼模型广场进行申请,一旦通过,便能迅速体验Llama3的卓越性能,并与其他模型进行直观的比较。
扎克伯格:「有了Llama3,全世界就能拥有最智能的AI。」ChatGPT拉开了大模型竞赛的序幕,Meta似乎要后来居上了。也许只有OpenAI的GPT-5才能压下开源模型了。
近日,Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸,并采用全新标记器,旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高,在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时,整体prompt的推理时延几乎相同。
Llama3来了!就在刚刚,Meta官网上新,官宣了Llama380亿和700亿参数版本。并且推出即为开源SOTA:Meta官方数据显示,Llama38B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。好在乌龙完了,官方也没拖着,关心开源大模型的小伙伴们,可以造作起来了。
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Meta公司宣布了一项重大技术进展,发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B,预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能,可以直接访问网络上的实时信息,无需切换应用。
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。
Ollama软件的最新更新为用户带来了一系列显著的性能提升和新功能。这次更新主要集中在优化软件性能,提高VRAM的利用率,减少内存不足的错误,并改善GPU的运行效率。无论是研究人员、开发者还是普通用户,都能够从Ollama的新功能和模型支持中受益。
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。
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。
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。
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。
Llama3是Meta开发的下一代开源语言模型,旨在与OpenAI的GPT-4相媲美。这款产品计划于7月发布,将更加响应用户,并对复杂话题提供上下文不是简单阻止问题。请在Llama3推出后访问Llama3官网,了解更多详情并开始您的自然语言处理之旅。
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。
MobiLlama是一个为资源受限设备设计的小型语言模型,旨在提供准确且轻量级的解决方案,满足设备上的处理需求、能效、低内存占用和响应效率。MobiLlama从更大的模型出发,通过精心设计的参数共享方案来降低预训练和部署成本。["移动设备上的自然语言处理","边缘计算","隐私和安全应用"]MobiLlama实际应用场景示例:在智能手机上使用MobiLlama进行实时语言翻译物联网设备利用MobiLlama进行语音识别和交互智能家居系统集成MobiLlama以提供更智能的语音控制功能产品特色:轻量级语言模型资源受限设备优化参数共享方案如何使用MobiLlama:要使用MobiLlama,请访问官方网站以了解更多信息,并开始体验这款小型语言模型带来的便利和效益。
今天凌晨,谷歌宣布推出全球性能最强大、轻量级的开源模型系列Gemma。该模型共分为分为2B和7B两种尺寸版本,2B版本甚至可直接在笔记本电脑上运行。并且还实现了跨设备兼容,可以在笔记本电脑、台式机、物联网、移动设备和云端等多个主流设备类型上运行,支持广泛的AI功能。
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�
欢迎来到【AI视野】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。
Meta最新更新了其代码生成AI模型,CodeLlama70B,这是“目前最大、最优秀的模型”。CodeLlama工具于2023年8月推出,无论是研究还是商业用途,都是免费的。亚马逊的CodeWhisperer于2023年4月推出。
【新智元导读】AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法,让Llama2一举击败GPT-40613、Claude2、GeminiPro领先模型。还有人表示「令人惊讶的是,每次迭代的改进几乎保持线性,仅在3次迭代之后,就已经接近GPT-4级别」。