TII开源全球第一个通用的大型Mamba架构模型Falcon Mamba 7B，性能与Transformer架构模型相媲美，在多个基准测试上的均分超过了Llama 3.1 8B和Mistral 7B。
把Llama 3.1 405B和Claude 3超大杯Opus双双送进小黑屋，你猜怎么着——
伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。
从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
Llama 3.1刚发布不久，Llama 4已完全投入训练中。 这几天，小扎在二季度财报会上称，Meta将用Llama 3的十倍计算量，训练下一代多模态Llama 4，预计在2025年发布。
大模型作为当下 AI 工业界和学术界当之无愧的「流量之王」，吸引了大批学者和企业投入资源去研究与训练。随着规模越做越大，系统和工程问题已经成了大模型训练中绕不开的难题。例如在 Llama3.1 54 天的训练里，系统会崩溃 466 次，平均 2.78 小时一次！
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现，几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源，但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值，纷纷开始敝帚自珍。为此，“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文，完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本，大概是Llama 3预训练的15%，耗费资金可达12.9M美元。
Llama 3.1 刚刚发布，你是否已经尝试了呢？就算你的个人计算机是最近的顶尖配置，运行其中最小的 8B 版本可能也依然会有明显延迟。为了提升模型的推理效率，研究者想出了多种多样的方法，但其中很多都会让模型牺牲一些准确度。
单卡搞定Llama 3.1（405B），最新大模型压缩工具来了！
