面壁智能回应:“深表遗憾”,这也是一种“受到国际团队认可的方式”。
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大模型抄袭丑闻总是不断。
研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法,通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能,在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势,且不会增加训练时间,推理速度还能提升至三倍。
在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM,是否使用英语作为内部语言?对此,来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。
深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察,也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中,他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型:Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。
开源代码大模型的王座,再次易主! 来自素有“欧洲OpenAI”之称的Mistral,用22B参数量表现超越了70B的Code Llama。
每个token只需要5.28%的算力,精度就能全面对标Llama 3。
马斯克最近哭穷表示,xAI需要部署10万个H100才能训出Grok 3,影响全球的大模型算力荒怎么解?昨天开源的这款MoE大模型,只用了1/19算力、1/19激活参数,性能就直接全面对标Llama 3-70B!
Llama 3发布一个月后,一位开发者在GitHub上创建了名为「从头开始实现Llama 3」的项目,引起了开源社区的广泛关注。代码非常详细地展现了Llama所使用的Transformer架构,甚至让Andrej Karpathy亲自下场「背书」。