当大家都在研究大模型(LLM)参数规模达到百亿甚至千亿级别的同时,小巧且兼具高性能的小模型开始受到研究者的关注。
来自主题: AI资讯
6904 点击 2024-01-08 14:05
当大家都在研究大模型(LLM)参数规模达到百亿甚至千亿级别的同时,小巧且兼具高性能的小模型开始受到研究者的关注。
无法控制成本的大模型终将被“快好省”的小模型取代今年最热的AI赛道中,机构们自然也得下一些判断,比如说——2024年大模型的一个趋势,是将变得“越来越小”。
软件开发人员对代码生成 AI 已经不陌生,它们已经成为提高生产力的利器。本文中,伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)张令明老师团队带来了代码生成 AI 领域的又一力作 ——Magicoder,在短短一周之内狂揽 1200 多颗 GitHub Star,登上 GitHub Trending 日榜,并获推特大佬 AK(@_akhaliq)发推力荐。
我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。