非Transformer架构站起来了!首个纯无注意力大模型,超越开源巨头Llama 3.1
非Transformer架构站起来了!首个纯无注意力大模型,超越开源巨头Llama 3.1Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
TII开源全球第一个通用的大型Mamba架构模型Falcon Mamba 7B,性能与Transformer架构模型相媲美,在多个基准测试上的均分超过了Llama 3.1 8B和Mistral 7B。
把Llama 3.1 405B和Claude 3超大杯Opus双双送进小黑屋,你猜怎么着——
Llama 3.1刚发布不久,Llama 4已完全投入训练中。 这几天,小扎在二季度财报会上称,Meta将用Llama 3的十倍计算量,训练下一代多模态Llama 4,预计在2025年发布。
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现,几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源,但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值,纷纷开始敝帚自珍。为此,“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文,完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本,大概是Llama 3预训练的15%,耗费资金可达12.9M美元。
Llama 3.1 刚刚发布,你是否已经尝试了呢?就算你的个人计算机是最近的顶尖配置,运行其中最小的 8B 版本可能也依然会有明显延迟。为了提升模型的推理效率,研究者想出了多种多样的方法,但其中很多都会让模型牺牲一些准确度。
单卡搞定Llama 3.1(405B),最新大模型压缩工具来了!
是时候用CPU通用服务器跑千亿参数大模型了!
最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了70亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large 2相继开源,在多项基准测试中Llama 3.1超过了闭源SOTA模型。 不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。