MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力
MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。
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7659 点击 2023-12-08 14:37
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过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。
RAG或许就是大模型能力飙升下一个未来。RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。
继谷歌DeepMind AI工具成功预测出220万种晶体结构后，微软团队最新扩散模型MatterGen，能设计生成新颖、稳定的材料，刷新SOTA。
昨天深夜，Google 突然发布重磅 AI 杀手锏——Gemini。多模态 Gemini 可以理解、操作和结合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频。
时代变了？迄今为止规模最大，能力最强的谷歌大模型来了。当地时间 12 月 6 日，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊官宣 Gemini 1.0 版正式上线。
大模型究竟从下一个词预测任务中学到了什么呢？还记得 Jason Wei 吗？这位思维链的提出者还曾共同领导了指令调优的早期工作，并和 Yi Tay、Jeff Dean 等人合著了关于大模型涌现能力的论文。
谷歌憋了许久的大招，双子座Gemini大模型终于发布！其中一图一视频最引人注目：一图，MMLU多任务语言理解数据集测试，Gemini Ultra不光超越GPT-4，甚至超越了人类专家。
后期狂喜了家人们～现在，只需一张图片就能替换视频主角，效果还是如此的丝滑！且看这个叫做“VideoSwap”的新视频编辑模型——
苹果M系列芯片专属的机器学习框架，开源即爆火！现在，用上这个框架，你就能直接在苹果GPU上跑70亿参数大模型、训练Transformer模型或是搞LoRA微调。
大语言模型需要消耗巨量的GPU内存。有可能一个单卡GPU跑推理吗？可以的话，最低多少显存？70B大语言模型仅参数量就有130GB，仅仅把模型加载到GPU显卡里边就需要2台顶配100GB内存的A100。