一个是开源,一个是MoE (混合专家模型)。 开源好理解,在大模型火热之后,加入战局的腾讯已经按照它自己的节奏开源了一系列模型,包括混元文生图模型等。
一个是开源,一个是MoE (混合专家模型)。 开源好理解,在大模型火热之后,加入战局的腾讯已经按照它自己的节奏开源了一系列模型,包括混元文生图模型等。
鹅厂新一代旗舰大模型混元Turbo技术报告首次曝光。模型采用全新分层异构的MoE架构,总参数达万亿级别,性能仅次于GPT-4o,位列国内第一梯队。
以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
人工智能正经历一场由大模型引发的革命。这些拥有数十亿甚至万亿参数的庞然大物,正在重塑我们对 AI 能力的认知,也构筑起充满挑战与机遇的技术迷宫——从计算集群高速互联网络的搭建,到训练过程中模型稳定性和鲁棒性的提升,再到探索更快更优的压缩与加速方法,每一步都是对创新者的考验。
大模型之争,到了不只是拼技术的时刻。
当前大家常见的视频生成是酱婶儿的:
过去十年间,基于随机梯度下降(SGD)的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中,Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD,还是 Adam,亦或是其他优化器,最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。
本周可能是AI领域的”黄道吉日“。继OpenAI、谷歌、字节的AI产品发布后,本周最后一位选手——腾讯,也终于上场。
在 5 月 17 日的“腾讯云生成式AI产业应用峰会”上,基于混元大模型的一站式 AI 智能体创作与分发平台——腾讯元器首次亮相。