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全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA

全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA

全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA

半年多来,Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功(训练稳定、容易做 scaling)。

来自主题: AI技术研报
4067 点击    2024-03-07 14:01
6款通用大模型在保险行业的能力PK测评报告 |ZionAI实验室大模型测评

6款通用大模型在保险行业的能力PK测评报告 |ZionAI实验室大模型测评

6款通用大模型在保险行业的能力PK测评报告 |ZionAI实验室大模型测评

参照SuperCLUE(中文通用大模型综合性测评基准)框架专门定制了1000道题目集,一一测试了ChatGPT4、 智谱chatGLM-4、Baichuan2-Turbo、百度ERNIE-Bot 4.0、Yi-34B-chat、llama 2等模型在保险业务上的表现。

来自主题: AI资讯
7343 点击    2024-03-07 10:34
DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

DeepMind携Mamba华人作者推Transformer革命之作!性能暴涨媲美Llama 2,推理能效大幅碾压

线性RNN赢了?近日,谷歌DeepMind一口气推出两大新架构,在d基准测试中超越了Transformer。新架构不仅保证了高效的训练和推理速度,并且成功扩展到了14B。

来自主题: AI资讯
6117 点击    2024-03-04 15:15
Llama 3性能炸裂,Meta要用“开源”争夺大模型王座

Llama 3性能炸裂,Meta要用“开源”争夺大模型王座

Llama 3性能炸裂,Meta要用“开源”争夺大模型王座

如果说 OpenAI 已经占据了今天闭源大模型生态的一极,那 Meta 无疑是代表开源大模型的另一极。

来自主题: AI资讯
7372 点击    2024-03-03 09:25
陈丹琦团队新作:Llama-2上下文扩展至128k,10倍吞吐量仅需1/6内存

陈丹琦团队新作:Llama-2上下文扩展至128k,10倍吞吐量仅需1/6内存

陈丹琦团队新作:Llama-2上下文扩展至128k,10倍吞吐量仅需1/6内存

陈丹琦团队刚刚发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法:它仅用8k大小的token文档进行训练,就能将Llama-2窗口扩展至128k。

来自主题: AI技术研报
8988 点击    2024-02-29 13:27
运行LIama2得8400万元!最快AI推理芯片成本推算引热议

运行LIama2得8400万元!最快AI推理芯片成本推算引热议

运行LIama2得8400万元!最快AI推理芯片成本推算引热议

这两天,Groq惊艳亮相。它以号称“性价比高英伟达100倍”的芯片,实现每秒500tokens大模型生成,感受不到任何延迟。外加谷歌TPU团队这样一个高精尖人才Buff,让不少人直呼:英伟达要被碾压了……

来自主题: AI资讯
2836 点击    2024-02-21 16:39
向完全自主性更进一步,清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」

向完全自主性更进一步,清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」

向完全自主性更进一步,清华、港大全新跨任务自我进化策略让智能体学会「以经验为鉴」

成功从过去的经验中提取知识并将其应用于未来的挑战,这是人类进化之路上重要的里程碑。那么在人工智能时代,AI 智能体是否也可以做到同样的事情呢?

来自主题: AI资讯
8959 点击    2024-02-06 15:08
开源AI拯救Meta一夜飙升1960亿刀,39岁小扎爬出元宇宙深坑!年分红7个亿,靠Llama赢麻了

开源AI拯救Meta一夜飙升1960亿刀,39岁小扎爬出元宇宙深坑!年分红7个亿,靠Llama赢麻了

开源AI拯救Meta一夜飙升1960亿刀,39岁小扎爬出元宇宙深坑!年分红7个亿,靠Llama赢麻了

把小扎从元宇宙大坑中拯救出来的,居然是开源AI!市值大涨的Meta,现在能让小扎一年分红7亿美元。股价图一出,LeCun都评论:有意思。

来自主题: AI资讯
7090 点击    2024-02-04 13:47
像人类一样在批评中学习成长,1317条评语让LLaMA2胜率飙升30倍

像人类一样在批评中学习成长,1317条评语让LLaMA2胜率飙升30倍

像人类一样在批评中学习成长,1317条评语让LLaMA2胜率飙升30倍

有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调(SFT)和基于分数反馈的强化学习(RLHF)。然而,分数只能反应当前回复的好坏程度,并不能明确指出模型的不足之处。相较之下,我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。

来自主题: AI技术研报
5071 点击    2024-02-03 12:52