来自Meta、基于Llama2,可是开源界最先进的AI编程大模型之作
来自Meta、基于Llama2,可是开源界最先进的AI编程大模型之作
对代码大模型而言,比能做编程题更重要的,是看是能不能适用于企业级项目开发,是看在实际软件开发场景中用得顺不顺手、成本高不高、能否精准契合业务需求,后者才是开发者关心的硬实力。
在大模型落地应用的过程中,端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日,斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了,受到了开发者社区的极大关注,模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
大模型不看图,竟也能正确回答视觉问题?!中科大、香港中文大学、上海AI Lab的研究团队团队意外发现了这一离奇现象。他们首先看到像GPT-4V、GeminiPro、Qwen1.5-72B、Yi-VL-34B以及LLaVA-Next-34B等大模型,不管是闭源还是开源,语言模型还是多模态,竟然只根据在多模态基准MMMU测试中的问题和选项文本,就能获得不错的成绩。
基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果,然而,Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大,特别是在长序列的场景中。
又一项针对AI模型的数学奥赛来了!只要在50道题中做出3道,就有可能把百万美元大奖抱回家。题目难度为人类的高中学术竞赛难度,包括基础算术、代数思维和几何推理。欢迎AI模型们踊跃报名。
多模态文档理解能力新SOTA!阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl 1.5,针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战,提出了一系列解决方案。
刚刚,Mistral AI 的模型又更新了。 这次开源一如既往地「突然」,是在一个叫做 Cerebral Valley 的黑客松活动上公布的。
数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。
3 月 6 日,田渊栋又一项研究出炉,这次,他们主攻 LLM 内存效率。除了田渊栋本人,还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及 CMU 的研究者。