谷歌AI春晚宣告Gemini时代将至,10倍能效10倍上下文碾压OpenAI?
谷歌AI春晚宣告Gemini时代将至,10倍能效10倍上下文碾压OpenAI?起了个大早,赶了个晚集的谷歌,AI时代还有没有机会?
起了个大早,赶了个晚集的谷歌,AI时代还有没有机会?
秀杀手级AI玩法、Gemini安卓合体截胡苹果、最强TPU,谷歌2小时提了121次AI。
昨天刚刚在顶会ICLR作为特邀演讲(Invited Talk)中“国内唯一”的大模型玩家智谱AI,今天又放出了一个好消息
在刚刚举行的 ICLR 2024 大会上,智谱AI的大模型技术团队公布了面向激动人心的AGI通用人工智能前景的三大技术趋势,同时预告了GLM的后续升级版本。
堂堂开源之王Llama 3,原版上下文窗口居然只有……8k,让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。
大型语言模型(LLM)往往会追求更长的「上下文窗口」,但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值(catastrophic values)等问题,目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
继Mamba之后,又一敢于挑战Transformer的架构诞生了!
从国际顶流 GPT-4 128K、Claude 200K 到国内「当红炸子鸡」支持 200 万字上下文的 Kimi Chat,大语言模型(LLM)在长上下文技术上不约而同地卷起来了
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
它通过将压缩记忆(compressive memory)整合到线性注意力机制中,用来处理无限长上下文