Kimi、豆包发力AI搜索入口,打响轻量化之争
Kimi、豆包发力AI搜索入口,打响轻量化之争价格战的烽烟终究是吹到了OpenAI,取代GPT-3.5的GPT-4o mini正式上线,每100万Token的输入/输出分别是15美分/60美分。而在此之前,国内的大模型厂商已经把大模型的体验成本降低到了几乎免费。 继“百模大战”后,越来越多企业意识到大模型只是“技术和能力”,只有利用这个新工具帮行业解决实际问题,才能让大模型在业务层面带来效率提升,本质上这也是大模型“商业化”的必经之路。
价格战的烽烟终究是吹到了OpenAI,取代GPT-3.5的GPT-4o mini正式上线,每100万Token的输入/输出分别是15美分/60美分。而在此之前,国内的大模型厂商已经把大模型的体验成本降低到了几乎免费。 继“百模大战”后,越来越多企业意识到大模型只是“技术和能力”,只有利用这个新工具帮行业解决实际问题,才能让大模型在业务层面带来效率提升,本质上这也是大模型“商业化”的必经之路。
GPT-4o mini深夜忽然上线,OpenAI终于开卷小模型!每百万输入token已达15美分的超低价,跟GPT-3相比,两年内模型成本已降低99%。Sam Altman惊呼:通往智能的成本,已变得如此低廉!另外,清华同济校友为关键负责人。
OpenAI突发新模型,GPT-3.5退役,大模型成本2年骤降99%
自回归解码已经成为了大语言模型(LLMs)的事实标准,大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数,但只能得到一个token,导致其生成昂贵且缓慢。
13.8和13.11哪个大?这个问题不光难倒了部分人类,还让一票大模型折戟。AI如今都能做AI奥数题了,但简单的常识问题对它们依然难如登天。其实,无论是比大小,还是卷心菜难题,都揭示了LLM在token预测上的一个重大缺陷。
为什么说理解长视频难如 “大海捞针”?
微软的这项研究让开发者可以在单卡机器上以 10 倍的速度处理超过 1M 的输入文本。
下一代视觉模型会摒弃patch吗?Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构,让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch,结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
大模型之争,到了不只是拼技术的时刻。
只需Image Tokenizer,Llama也能做图像生成了,而且效果超过了扩散模型。