过去几年,借助Scaling Laws的魔力,预训练的数据集不断增大,使得大模型的参数量也可以越做越大,从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级,在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。
过去几年,借助Scaling Laws的魔力,预训练的数据集不断增大,使得大模型的参数量也可以越做越大,从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级,在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。
“中国有世界上最好最优秀的B端和C端市场,把做AI应用的门槛和成本降下来,就会激发出更大的产业应用空间。”
4月24日,商汤集团在港交所暂停交易,暂停交易前上涨31.15%。商汤集团回应,“昨日日日新大模型5.0发布会广受好评,受到市场极大关注;依照上市规则及港交所建议,公司将进一步刊发相关公告。”
Google RT-2、Figure 01 机器人、特斯拉 Optimus 等的新演示让「具身智能」这一概念成为了机器人和大模型领域的热门话题
CUDA 是英伟达的壁垒, 推理场景是算力未来的重点
新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了
在这个风起云涌的 AI 时代,一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据,这些被视为 AI 领域的三大基石,正成为各大公司争夺的焦点。然而,在这场看似技术驱动的竞赛背后,低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
LLM战场的新玩家,一出手就是王炸!信仰Scaling Law的阶跃星辰,一口气带来了Step-1千亿参数语言大模型、Step-1V千亿参数多模态大模型,以及Step-2万亿参数MoE语言大模型的预览版。而阶跃星辰之旅,终点就是AGI。
2022 年底,随着 ChatGPT 的爆火,人类正式进入了大模型时代。然而,训练大模型需要的时空消耗依然居高不下,给大模型的普及和发展带来了巨大困难。面对这一挑战,原先在计算机视觉领域流行的 LoRA 技术成功转型大模型 [1][2],带来了接近 2 倍的时间加速和理论最高 8 倍的空间压缩,将微调技术带进千家万户。
攀登 Scaling Law,打造万亿参数大模型,前微软 NLP 大牛姜大昕披露创业路线图。