
非Transformer架构站起来了!首个纯无注意力大模型,超越开源巨头Llama 3.1
非Transformer架构站起来了!首个纯无注意力大模型,超越开源巨头Llama 3.1Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
TII开源全球第一个通用的大型Mamba架构模型Falcon Mamba 7B,性能与Transformer架构模型相媲美,在多个基准测试上的均分超过了Llama 3.1 8B和Mistral 7B。
把Llama 3.1 405B和Claude 3超大杯Opus双双送进小黑屋,你猜怎么着——
Llama 3.1刚发布不久,Llama 4已完全投入训练中。 这几天,小扎在二季度财报会上称,Meta将用Llama 3的十倍计算量,训练下一代多模态Llama 4,预计在2025年发布。
Llama 3.1 刚刚发布,你是否已经尝试了呢?就算你的个人计算机是最近的顶尖配置,运行其中最小的 8B 版本可能也依然会有明显延迟。为了提升模型的推理效率,研究者想出了多种多样的方法,但其中很多都会让模型牺牲一些准确度。
单卡搞定Llama 3.1(405B),最新大模型压缩工具来了!
是时候用CPU通用服务器跑千亿参数大模型了!
最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了70亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large 2相继开源,在多项基准测试中Llama 3.1超过了闭源SOTA模型。 不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。
AI大神李沐老师时隔1年多,终于回归B站“填坑”经典论文精读系列了!
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。