苹果讲了一个按Query难度分发模型的模式:B小模型:大多数场景,包括自动回复、改写、语法检查、Summary都用端侧的小模型跑。
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通过提示查询生成模块和任务感知适配器,大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用,显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异,尤其在视频级跨域自适应方面,仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中,使用这样的模型进行训练和推断可能会成本高昂,这促使人们使用较小的替代模型。然而,已经观察到较小的模型可能会出现饱和现象,表现为在训练的某个高级阶段性能下降并趋于稳定。
当前最火的大模型,竟然三分之二都存在过拟合问题?
对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。
是的,就是在一场《街头霸王》游戏现场PK中,发生了这样的名场面。
这段时间,AI模型界是真的热闹,新的模型不断涌现,不管是开源还是闭源,都在刷新成绩。就在前几天,Meta就上演了一出“重夺开源铁王座”的好戏。发布了Llama 3 8B和70B两个版本,在多项指标上都超越了此前开源的Grok-1和DBRX,成为了新的开源大模型王者。
2B性能小钢炮来了!刚刚,面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM,2B就能赶超Mistral-7B,还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂,170万tokens成本仅为1元!
根据消息人士曝料,微软调集了各组中的精英,组建了一支新的AI团队,专攻小模型,希望能够摆脱对于OpenAI的依赖。
在本篇文章中,适道将综合Coatue、a16z、Radical Ventures等明星VC预言;The Information、FT、Sifted汇集的投资者预言;以及Greg Brockman等行业大佬的观点,试着归纳接下来一年中AI的发展脉络。