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【新智元导读】Meta首个理解图文的多模态Llama3.2来了!这次,除了11B和90B两个基础版本,Meta还推出了仅有1B和3B轻量级版本,适配了Arm处理器,手机、AR眼镜边缘设备皆可用。Llama3.1超大杯405B刚过去两个月,全新升级后的Llama3.2来了!这次,最大的亮点在于,Llama3.2成为羊驼家族中,首个支持多模态能力的模型。这些新解决方案已经集成到了Meta的参考实现、演示和应用程序中,开源
大模型厂商在上下文长度上卷的不可开交之际,一项最新研究泼来了一盆冷水——Claude背后厂商Anthropic发现,随着窗口长度的不断增加,大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。无论是闭源的GPT-4和Claude2是开源的Llama2和Mistral,都未能幸免。目前尚未找到既能完美解决问题又不显著影响模型效果的办法,Anthropic选择发布通告将这项研究公之于众,也是为了让整个业界都能关注这个�
北京时间1月6日,网友上传一段羊驼与游客互动的视频,引发广泛关注。一只羊驼频繁向游客吐口水,随后被一名安全员“教育”。对于安全员的“教育”方式,宠物店表示这是他们的一种教育方式,且不会对羊驼造成伤害。
只要四行代码就能让大模型窗口长度暴增,最高可增加3倍!且是“即插即用”,理论上可以适配任意大模型,目前已在Mistral和Llama2上试验成功。有了这项技术,大模型就能摇身一变,成为LongLM。SE的原作者也说,目前SE方法的确还没有做过效率方面的优化,未来计划通过引入FlashAttention机制等策略来解决这一问题。
深度学习领域的新技术近日在HuggingFace的大模型排行榜中崭露头角,由UpstageAI提出的深度扩展方法在SOLAR10.7B大模型上取得了令人瞩目的成绩。该技术通过创新性地拼接两个7B羊驼,并采用DUS方法删除中间层次,使得新模型不仅超越了传统扩展方法如MoE能与基础大模型相同的基础设施高效集成。这一实际应用的反馈证明了该技术在处理实际数据时的优越性。
小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法,可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍,进加速LLM推理。其中有两位华人:傅奕超以及张昊,后者博士毕业于CMU,硕士毕业于上交大,现在是加州大学圣地亚哥分校助理教授。
给Llama2大模型剪一剪驼毛,会有怎样的效果呢?今天普林斯顿大学陈丹琦团队提出了一种名为LLM-Shearing的大模型剪枝法,可以用很小的计算量和成本实现优于同等规模模型的性能。自大型语言模型出现以来,它们便在各种自然语言任务上取得了显著的效果。更多研究细节,可参考原论文。
Llama2系列又上新,这回是Meta官方出品的开源编程大模型CodeLlama。模型一发布,官方直接给贴了个“最强”标签强调了一把“免费可商用”。如果你对CodeLlama感兴趣,GitHub项目链接文末奉上~不过,想要获得代码和模型权重得先给Meta发个申请。
只需一句话,描述你想要大模型去做什么。就有一系列AI自己当“模型训练师”,帮你完成从生成数据集到微调的所有工作。只需上传一个产品文档,就能自动训练出一个可以回答有关该产品问题的聊天机器人。
以ChatGPT和GPT-4为代表的大语言模型发展迅速,紧随其后,Meta开源的LLaMa、Llama2系列模型在AI界也引起的了不小的轰动。但随之来的是争议不断,有人认为LLM存在一些不可控的风险,给人类生存构成一些潜在威胁。与基础模型相比,本文微调模型提高了零样本准确率,但在5个样本上下文示例中表现不佳。