
百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了
百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了“Claude 3、Gemini 1.5,是要把RAG(检索增强生成)给搞死了吗?”
“Claude 3、Gemini 1.5,是要把RAG(检索增强生成)给搞死了吗?”
微软亚研院等发布bGPT,仍旧基于Transformer,但是模型预测的是下一个字节(byte)。
挖掘大模型固有的长文本理解能力,InfLLM在没有引入额外训练的情况下,利用一个外部记忆模块存储超长上下文信息,实现了上下文长度的扩展。
谷歌刚刷新大模型上下文窗口长度记录,发布支持100万token的Gemini 1.5,微软就来砸场子了。
ChatGPT突然失去理智,被网友们吵翻了天。许多用户在请求ChatGPT问题时,发现它开始胡言乱语,大篇重复。不一会儿,OpenAI给出官方解释:下一token概率预测相关,目前bug已修复。
技术大神卡帕西离职OpenAI以后,营业可谓相当积极啊。
大模型提速,抢走英伟达饭碗
我们接连被谷歌的多模态模型 Gemini 1.5 以及 OpenAI 的视频生成模型 Sora 所震撼到,前者可以处理的上下文窗口达百万级别,而后者生成的视频能够理解运动中的物理世界,被很多人称为「世界模型」。
月之暗面,拿到了中国大模型初创公司自ChatGPT出现至今的最大一笔单轮融资,10亿美元。
2023 年,大型语言模型(LLM)以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而,训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。