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关键词: AI,VideoLLaMA3,AI视频,模型训练

7B大小的视频理解模型中的新SOTA，来了！

关键词: 模型训练,Llama3,RNN,蒸馏

Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。

关键词: Llama3.1,开源模型,AI,人工智能,Claude

Meta的开源大模型Llama 3在市场上遇冷，进一步加剧了大模型开源与闭源之争的关注热度。

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Llama3.1系列模型的开源，真让大模型格局大震，指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5，让开源追赶闭源成为现实。

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把Llama 3.1 405B和Claude 3超大杯Opus双双送进小黑屋，你猜怎么着——

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伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。

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不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比，然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论：通用知识50%；数学与逻辑25%；代码17%；多语言8%。

关键词: LLaMA3,AI,大模型,人工智能

LLaMA3-405B的模型效果已经赶上目前最好的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5，这可能是未来大模型开源与闭源的拐点，这里就LLaMA3的模型结构、训练过程与未来影响等方面说说我的看法。

关键词: Llama3.1,H100,AI,人工智能,算力

每3个小时1次、平均1天8次，Llama 3.1 405B预训练老出故障，H100是罪魁祸首？

关键词: Llama3.1,AI,AI硬件,AI芯片,算力

芯片巨头英伟达，在AI时代一直被类比为在淘金热中“卖铲子”的背后赢家。