大模型落地手机打出“组合拳”,核心是找到平衡点
大模型落地手机打出“组合拳”,核心是找到平衡点大模型的混合部署,未来一段时间大概率依旧将是主流方案。
大模型的混合部署,未来一段时间大概率依旧将是主流方案。
Llama 3发布一个月后,一位开发者在GitHub上创建了名为「从头开始实现Llama 3」的项目,引起了开源社区的广泛关注。代码非常详细地展现了Llama所使用的Transformer架构,甚至让Andrej Karpathy亲自下场「背书」。
猛然间,大模型圈掀起一股“降价风潮”。
智东西5月8日报道,近日,微软发布了首个年度《负责任的人工智能透明度报告》。报告概述了微软2023年制定并部署的各种措施,以及其在安全部署AI产品方面取得的成就,如创建了30个负责任的人工智能(RAI)工具,扩大了RAI团队等。
在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存」中,我们介绍了Unsloth,这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架,我们已将其整合到Firefly训练框架中,并且对Llama3-8B的训练进行了测试,Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。
2024 年 4 月 20 日,即 Meta 开源 Llama 3 的隔天,初创公司 Groq 宣布其 LPU 推理引擎已部署 Llama 3 的 8B 和 70B 版本,每秒可输出token输提升至800。
2024年4月15日,OpenAI CEO Sam Altman与COO Brad Lightcap一同做客播客节目20VC,与Harry Stebbings就OpenAI的快速扩张、部署策略与未来发展图景展开讨论。
在AIGC时代,云计算是不可或缺的算力参与者。如何为企业大模型应用护航,帮助他们以更强的性能、更低的成本完成部署,是每个底层能力厂商都在思索的难题
号称世界首个AI工程师Devin,7×24小时不限时打工,能够debug、训模型、构建部署应用程序,胜任各种代码任务
来自Meta、基于Llama2,可是开源界最先进的AI编程大模型之作