这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
今年以来,苹果显然已经加大了对生成式人工智能(GenAI)的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上,苹果 CEO 蒂姆・库克表示,今年将在 GenAI 领域实现重大进展。此外,苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后,一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。
刚刚,我们经历了LLM划时代的一夜。谷歌又在深夜发炸弹,Gemini Ultra发布还没几天,Gemini 1.5就来了。卯足劲和OpenAI微软一较高下的谷歌,开始进入了高产模式。
混合专家(MoE)架构已支持多模态大模型,开发者终于不用卷参数量了!北大联合中山大学、腾讯等机构推出的新模型MoE-LLaVA,登上了GitHub热榜。
AI大模型并非越大越好?过去一个月,关于大模型变小的研究成为亮点,通过模型合并,采用MoE架构都能实现小模型高性能。
MoE(混合专家)作为当下最顶尖、最前沿的大模型技术方向,MoE能在不增加推理成本的前提下,为大模型带来性能激增。比如,在MoE的加持之下,GPT-4带来的用户体验较之GPT-3.5有着革命性的飞升。
「天工AI」国内首个MoE架构免费向C端用户开放的大语言模型应用全新问世。
2023 年 12 月,首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布,在多种基准测试中,其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B,而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能,稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。
对于大型视觉语言模型(LVLM)而言,扩展模型可以有效提高模型性能。然而,扩大参数规模会显著增加训练和推理成本,因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。
Hugging Face上有一位机器学习大神,分享了如何从头开始建立一套完整的MoE系统。