大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
都很贵。
单卡搞定Llama 3.1（405B），最新大模型压缩工具来了！
不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比，然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论：通用知识50%；数学与逻辑25%；代码17%；多语言8%。
千亿参数规模的大模型推理，服务器仅用4颗CPU就能实现！
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我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的，机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天，我们要分享的是一篇深入技术底层的文章，介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。
假如你有闲置的设备，或许可以试一试。
TinyLLaVA 项目由清华大学电子系多媒体信号与智能信息处理实验室 (MSIIP) 吴及教授团队和北京航空航天大学人工智能学院黄雷老师团队联袂打造。清华大学 MSIIP 实验室长期致力于智慧医疗、自然语言处理与知识发现、多模态等研究领域。北航团队长期致力于深度学习、多模态、计算机视觉等研究领域。
本文由GreenBit.AI团队撰写，团队的核心成员来自德国哈索·普拉特纳计算机系统工程院开源技术小组。我们致力于推动开源社区的发展，倡导可持续的机器学习理念。我们的目标是通过提供更具成本效益的解决方案，使人工智能技术在环境和社会层面产生积极影响。
