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350亿参数、开放权重,Transformer作者创业后推出新大模型

350亿参数、开放权重,Transformer作者创业后推出新大模型

350亿参数、开放权重,Transformer作者创业后推出新大模型

开源大语言模型宇宙又来了一个强劲对手。Transformer 作者参与创立的 Cohere 公司推出的大模型 Command-R 在可扩展、RAG和工具使用三个方面具有显著的优势。

来自主题: AI技术研报
6647 点击    2024-03-12 18:54
OpenAI官宣开源Transformer Debugger!不用写代码,人人可以破解LLM黑箱

OpenAI官宣开源Transformer Debugger!不用写代码,人人可以破解LLM黑箱

OpenAI官宣开源Transformer Debugger!不用写代码,人人可以破解LLM黑箱

刚刚,OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码,就能快速探索LLM的内部构造了!

来自主题: AI资讯
4952 点击    2024-03-12 18:34
不依赖token,字节级模型来了!直接处理二进制数据

不依赖token,字节级模型来了!直接处理二进制数据

不依赖token,字节级模型来了!直接处理二进制数据

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)。

来自主题: AI技术研报
8547 点击    2024-03-11 18:04
DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

线性RNN赢了?近日,谷歌DeepMind一口气推出两大新架构,在d基准测试中超越了Transformer。新架构不仅保证了高效的训练和推理速度,并且成功扩展到了14B。

来自主题: AI资讯
7180 点击    2024-03-04 15:15
RNN效率媲美Transformer,谷歌新架构两连发:同等规模强于Mamba

RNN效率媲美Transformer,谷歌新架构两连发:同等规模强于Mamba

RNN效率媲美Transformer,谷歌新架构两连发:同等规模强于Mamba

去年 12 月,新架构 Mamba 引爆了 AI 圈,向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今,谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。

来自主题: AI技术研报
6282 点击    2024-03-03 18:10
老黄最新专访:芯片短缺难以结束,下个Transformer已经出现

老黄最新专访:芯片短缺难以结束,下个Transformer已经出现

老黄最新专访:芯片短缺难以结束,下个Transformer已经出现

老黄关于未来最新的想法和预测,以及他对于过去很多问题的再思考,还有他的很多日常生活小习惯,都在这篇专访里了。

来自主题: AI资讯
9309 点击    2024-03-02 14:42
60行代码,从头开始构建GPT!最全实践指南来了

60行代码,从头开始构建GPT!最全实践指南来了

60行代码,从头开始构建GPT!最全实践指南来了

GPT早已成为大模型时代的基础。国外一位开发者发布了一篇实践指南,仅用60行代码构建GPT。

来自主题: AI技术研报
9331 点击    2024-03-01 17:44
首批类Sora模型出现,色拉布上线Snap Video,效果优于Pika、不输Gen-2

首批类Sora模型出现,色拉布上线Snap Video,效果优于Pika、不输Gen-2

首批类Sora模型出现,色拉布上线Snap Video,效果优于Pika、不输Gen-2

最近,OpenAI 视频生成模型 Sora 的爆火,给基于 Transformer 的扩散模型重新带来了一波热度,比如 Sora 研发负责人之一 William Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的 DiT(Diffusion Transformer)。

来自主题: AI技术研报
4516 点击    2024-03-01 13:43
想训练类Sora模型吗?尤洋团队OpenDiT实现80%加速

想训练类Sora模型吗?尤洋团队OpenDiT实现80%加速

想训练类Sora模型吗?尤洋团队OpenDiT实现80%加速

根据 OpenAI 披露的技术报告,Sora 的核心技术点之一是将视觉数据转化为 patch 的统一表征形式,并通过 Transformer 和扩散模型结合,展现了卓越的扩展(scale)特性。

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7834 点击    2024-02-29 13:35