第一个100%开源的MoE大模型，7B的参数，1B的推理成本
第一个100%开源的MoE大模型，7B的参数，1B的推理成本训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
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9796 点击 2024-09-05 22:02
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训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
AlphaFold2解决了很大程度上解决了单体蛋白质结构预测问题。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
训练数据的质量优劣，直接影响人工智能（AI）大模型的能力水平。
报告显示，目前国内生成式AI应用快速发展，预计市场规模有望达到4000亿元。 9月3日，极光旗下月狐数据发布《AI生产力工具暑期发展报告》。数据显示，AI生产力工具在用户侧呈现高速增长态势，总体月活跃用户数量达1.7亿。其中，夸克APP实现暑期新增用户数量行业第一，凭借大模型、数据、场景等优势，让更多用户享受到一站式AI服务。
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说好的AI给人类打工呢？ 为了拿到新数据、训练AI大模型，字节等互联网大厂正在亲自下场，以单次300元不等的价格招募“AI录音员”，定制语料库。
据相关数据显示，早在 2020 年，国内选择语音输入的用户数量已经达到 2.5 亿，使用率接近 40%，更为便捷的语音交流，已经越来越成为主流。
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题，跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性，通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力，且在泛化能力上符合Scaling Law。