电脑平板组AI集群,在家就能跑400B大模型,GitHub狂揽2.5K星
电脑平板组AI集群,在家就能跑400B大模型,GitHub狂揽2.5K星不用H100,三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣,是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架,已经斩获了2.5k星标。
不用H100,三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣,是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架,已经斩获了2.5k星标。
苹果最新杀入开源大模型战场,而且比其他公司更开放。 推出7B模型,不仅效果与Llama 3 8B相当,而且一次性开源了全部训练过程和资源。大模型,AI,苹果AI,苹果开源模型
Scaling Law还没走到尽头,「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列,规模甚至降低到了1B以下,两个版本分别只有125M和350M参数,但却实现了比更大规模模型更优的性能。
巴黎奥运会期间,谷歌将首次携NBCUniversal,利用Gemini让AI技术走进赛场,为观众带来前所未有的观赛体验。
小模型强势来袭,「大模型时代」或将落幕?
多模态大模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力,尽管如此,这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
数据是大语言模型(LLMs)成功的基石,但并非所有数据都有益于模型学习。
大模型引发的AI大战持续了两年多之后,现在所有创业团队和投资人都在问的一个问题是——适用于大模型真正的场景有哪些?或者,更重要的是,到底怎么才能获得货真价实的客户和营收?
整得跟共济会似的。
针对视觉-语言预训练(Vision-Language Pretraining, VLP)模型的对抗攻击,现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性,但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成,存在代理模型过拟合的风险。