在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。
在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。
两周前,OpenBMB开源社区联合面壁智能发布领先的开源大模型「Eurux-8x22B 」。相比口碑之作 Llama3-70B,Eurux-8x22B 发布时间更早,综合性能相当,尤其是拥有更强的推理性能——刷新开源大模型推理性能 SOTA,堪称开源大模型中「理科状元」。
大模型又又又被曝出安全问题!
堂堂开源之王Llama 3,原版上下文窗口居然只有……8k,让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。
我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
随着 Llama 3 发布,未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场,但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。其中,AI 智能体无疑是最被看好的赛道。
AI做数学题,真正的思考居然是暗中“心算”的?
2024 年 4 月 20 日,即 Meta 开源 Llama 3 的隔天,初创公司 Groq 宣布其 LPU 推理引擎已部署 Llama 3 的 8B 和 70B 版本,每秒可输出token输提升至800。
Llama 3的开源,再次掀起了一场大模型的热战,各家争相测评、对比模型的能力,也有团队在进行微调,开发衍生模型。
FP8和更低的浮点数量化精度,不再是H100的“专利”了!