大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法
大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法在人工智能领域,模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大,其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术,由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率,已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而,如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式,那么低比特量化的优势将无法发挥。
在人工智能领域,模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大,其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术,由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率,已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而,如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式,那么低比特量化的优势将无法发挥。
越来越多研究发现,后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文,总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。
Mamba 虽好,但发展尚早。
铲子难卖,金矿难挖
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研究发现:大模型尚无法独立学习或获得新技能。
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C.AI被收购是因市场和创始人选择,Scaling Law加剧了竞争。 • C.AI选择做模型公司以获得高估值。 • Google收购C.AI以应对AI市场竞争。 • Scaling Law使大模型公司竞争更激烈。
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单目深度估计新成果来了!