
深度揭秘:Meta工程师如何构建超大规模AI训练网络?
深度揭秘:Meta工程师如何构建超大规模AI训练网络?最近,Meta的多个工程团队联合发表了一篇论文,描述了在引入基于GPU的分布式训练时,他们如何为其「量身定制」专用的数据中心网络。
来自主题: AI技术研报
7905 点击 2024-08-29 16:10
最近,Meta的多个工程团队联合发表了一篇论文,描述了在引入基于GPU的分布式训练时,他们如何为其「量身定制」专用的数据中心网络。
你给翻译翻译,什么是开源?
Meta的开源大模型Llama 3在市场上遇冷,进一步加剧了大模型开源与闭源之争的关注热度。
微调的所有门道,都在这里了。
随着LLM不断迭代,偏好和评估数据中大量的人工标注逐渐成为模型扩展的显著障碍之一。Meta FAIR的团队最近提出了一种使用迭代式方法「自学成才」的评估模型训练方法,让70B参数的Llama-3-Instruct模型分数超过了Llama 3.1-405B。
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Meta加强推广Llama模型,谋求AI市场领导
微软Phi 3.5系列上新了!mini模型小而更美,MoE模型首次亮相,vision模型专注多模态。
Llama3.1系列模型的开源,真让大模型格局大震,指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5,让开源追赶闭源成为现实。
小模型崛起了。