每个token只需要5.28%的算力，精度就能全面对标Llama 3。
来自主题: AI技术研报
8958 点击 2024-05-30 15:51
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每个token只需要5.28%的算力，精度就能全面对标Llama 3。
在大模型实际部署落地的过程中，如何赋予大模型持续学习的能力是一个至关重要的挑战。这使其能够动态适应新的任务并不断获得新的知识。大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。
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。
既能像 Transformer 一样并行训练，推理时内存需求又不随 token 数线性递增，长上下文又有新思路了？
以 OpenAI 的 GPT 系列模型为代表的大语言模型（LLM）掀起了新一轮 AI 应用浪潮，但是 LLM 推理的高昂成本一直困扰着业务团队。
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。
最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。
提高 GPU 利用率，就是这么简单。
当下，如果我们希望通过 ChatGPT 得到有用的信息，就必须知道如何向它发出清晰的指令。为了指导用户写一个好的 prompt，OpenAI 官方曾上线了 Prompt engineering，谷歌和微软也有类似的动作。
最少只需1个3D样例，即可生成3D主题乐园。