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据云适配创始人兼CEO陈本峰介绍,组件的技术标准在前端一直都是缺失的,直到Google提出以后,才有了Web Components标准。在此之前,大家都不知道怎么去封装一个组件。
过去IT趋势都是由IBM、甲骨文、微软等IT巨头推出新产品,带出产业的革新,但是现在谈到云端、谈到移动互联网,基本上都是开源软件引领市场,如美国的Amazon、Google、Facebook等,中国的BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)等等都相继推出了自己的开源产品。
近日云适配发布了开源的HTML5前端框架AmazeUI,目前处于内测期。根据Amaze UI的官网介绍,该框架的特点是mobile first,解决Web应用从PC向多屏适配的问题,兼容国内主流浏览器和平台,并且专注解决中文排版优化问题。
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。
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。
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。
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。
英伟达最新推出的大型语言模型Nemotron-415B,以其卓越性能和创新架构引起广泛关注。该模型拥有150亿参数,基于庞大的8万亿文本标注数据进行了预训练。这一成就为大型语言模型的发展和应用提供了崭新的视角。
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。
【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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CodeLlama70B是一个基于175亿参数通用语言模型Llama2的大型开源代码生成语言模型。经过专门针对代码生成任务的微调,CodeLlama70B能够高效准确地生成多种编程语言的代码,包括Python、C、Java等。探索更多关于CodeLlama70B的信息,访问官方网站。
Meta公司最新发布了CodeLlama70B,这是一款被称为“最大且性能最佳”的人工智能编程工具。该工具于去年8月推出,目前可供研究和商业使用,并在Meta的AI博客中介绍说,CodeLlama70B相比之前的版本能够处理更多的查询,这意味着开发人员在编程时可以提供更多的提示,并且它的准确性更高。这一新闻进一步展示了人工智能领域的创新势头,Meta的CodeLlama70B的发布有望为开发人员提�
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。
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。
经过一番期待,TinyLlama项目发布了一款引人注目的开源模型。该项目于去年9月启动,开发人员致力于在数万亿标记上训练一款小型模型。这一趋势正在推动着人工智能领域的创新,也使得许多小型模型在性能上能够与像OpenAI的GPT这样的前沿模型相媲美。
微软是迄今为止生成式人工智能热潮的最大赢家之一,这要归功于其早期支持OpenAI并整合了后者初创公司的技术进入Bing、Azure和各种其他服务,其显然一直在努力避免将所有人工智能鸡蛋放在一个篮子里。图片来自Microsoft如今,该公司宣布将Meta的竞争对手开源AI模型Llama2作为「模型即服务」引入AzureAIStudio,其云平台AI。Llama-2和GPT-4TurbowithVision可以。
TogetherAI最新发布了StripedHyena-7B,这一人工智能模型领域的创新力量引起了广泛关注。该模型的基础版本为StripedHyena-Hessian-7B,同时还推出了聊天模型StripedHyena-Nous-7B。读者可以查看该项目的博客和项目详细信息,对此研究给予所有研究人员应有的赞誉。
微软研究院今天宣布发布其Phi-2小语言模型,这是一种文本到文本的人工智能程序,具有27亿个参数。Phi-2的性能可与其他更大的模型相媲美,包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。想要在其之上构建产品的企业就不走运了。
微软研究院当地时间周二宣布其Phi-2小型语言模型,这是一款文本到文本的人工智能程序,据X平台的一篇帖子称,它「足够小,可以在笔记本电脑或移动设备上运行」。Phi-2拥有27亿参数,性能堪比其他更大的模型,包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。希望在其基础上构建产品的企业暂时无缘。
全球社交、科技巨头Meta在官网开源了全新模型——LlamaGuard。LlamaGuard是一个基于Llama2-7b的输入、输出保护模型,可对人机会话过程中的提问和回复进行分类,以判断其是否存在风险。用户可以通过零样本或小样本的方式便可实现指令迁移,以适配不同的应用场景需求。
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。
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。
2020年11月,苹果推出M1芯片,其速度之快、功能之强大一时令人惊艳。2022年苹果又推出了M2,今年10月,M3芯片正式登场。图源:https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/mnistMLX还有其他更多有用的示例,包括如下:Transformer语言模型训练;LLaMA大规模文本生成和LoRA微调;StableDiffusion生成图片;OpenAI的Whisper语音识别。
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�