网友很好奇,Mathstral能不能搞定「9.11和9.9谁大」这一问题。
网友很好奇,Mathstral能不能搞定「9.11和9.9谁大」这一问题。
最近,7B小模型又成为了AI巨头们竞相追赶的潮流。继谷歌的Gemma2 7B后,Mistral今天又发布了两个7B模型,分别是针对STEM学科的Mathstral,以及使用Mamaba架构的代码模型Codestral Mamba。
“欧洲OpenAI”和“Transformer挑战者”强强联合了!
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力,在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下,这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近,英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
时隔一年,FlashAttention又推出了第三代更新,专门针对H100 GPU的新特性进行优化,在之前的基础上又实现了1.5~2倍的速度提升。
自 2017 年被提出以来,Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构,一直稳居语言建模方面 C 位。
Transformer挑战者、新架构Mamba,刚刚更新了第二代:
在开源社区引起「海啸」的Mamba架构,再次卷土重来!这次,Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制,Transformer和SSM直接成了「一家亲」,Mamba-2这是要一统江湖了?
探索视频理解的新境界,Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流!传统架构的局限已被打破,状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势,为视频理解领域带来了革命性的变革。
近年来,多模态大型语言模型(MLLM)在各个领域的应用取得了显著的成功。然而,作为许多下游任务的基础模型,当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成,这种网络具有较低效的二次计算复杂度。