OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger(TDB):可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预
自从OpenAI转向盈利化运营之后,很少再开源自己的技术。但就在刚才,OpenAI开源了一个全新的大模型调测工具:Transformer Debugger。这个工具可以帮助开发者调测大模型的推理情况,帮助我们理解模型的输出并提供一定的解释支持。
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自从OpenAI转向盈利化运营之后,很少再开源自己的技术。但就在刚才,OpenAI开源了一个全新的大模型调测工具:Transformer Debugger。这个工具可以帮助开发者调测大模型的推理情况,帮助我们理解模型的输出并提供一定的解释支持。
深度求索是著名量化机构幻方量化旗下的一家大模型初创企业,成立与2023年7月份。他们开源了很多大模型,其中编程大模型DeepSeek-Coder系列获得了非常多的好评。而在今天,DeepSeek-AI再次开源了全新的多模态大模型DeepSeek-VL系列,包含70亿和13亿两种不同规模的4个版本的模型。
Anthropic被认为是最像OpenAI的一家公司。他们推出的Claude2模型是全球首个支持200K超长上下文的商业模型。在PDF理解方面被认为表现优秀。就在2023年3月4日,Anthropic推出了他们的第三代大语言模型Claude3,包含3个不同的版本,支持多模态和最高100万上下文输入!
在近年来,随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在代码生成和编辑领域的应用越来越广泛,成为软件开发中不可或缺的助手。今天,我想向大家介绍一个由BigCode项目与Software Heritage合作开发的下一代代码大型语言模型——StarCoder 2。
Google Gemini是谷歌最新推出的和OpenAI竞争的大语言模型。尽管Gemini褒贬不一,但是Gemini模型的影响力是巨大的。而现在更加令人激动的是谷歌开源了2个新的不同参数规模的模型,分别是Gemma 7B和Gemma 2B,其技术与Gemini模型一致。但是这两个开源模型完全公开,可以商用授权。
大模型的推理速度是当前制约大模型应用的一个非常重要的问题。在很多的应用场景中(如复杂的接口调用、很多信息处理)的场景,更快的大模型响应速度通常意味着更好的体验。但是,在实际中我们可用的场景下,大多数大语言模型的推理速度都非常有限。慢的有每秒30个tokens,快的一般也不会超过每秒100个tokens。而最近,美国加州一家企业Groq推出了他们的大模型服务,可以达到每秒接近500个tokens的响应速度,非常震撼。
OpenAI的Sora模型是最近两天最火热的模型。它生成的视频无论是清晰度、连贯性和时间上都有非常好的结果。在Sora之前,业界已经有了很多视频生成工具和平台。但为什么Sora可以引起如此大的关注?Sora生成的视频与此前其它平台生成的视频到底有哪些区别?有很多童鞋似乎对这些问题依然有疑问,本文将以通俗的语言解释Sora的独特之处。
OpenAI宣布发布全新的Diffusion大模型Sora,这是一个可以生成最长60秒视频的视频生成大模型,最大的特点是可以生成非常逼真的电影画面版的视频。
MistralAI又悄悄地上线了另一个模型,即Mistral Next。相比之前的发布预训练种子引起大家猜测的方式,本次MistralAI又把模型发布玩出了花,他们没有公布任何信息,选择直接上架LM-SYS的大模型竞技场Chat Arena,让大家直接体验对比。
今天阿里巴巴开源了他们家第二代的Qwen系列大语言模型(准确说是1.5代),从官方给出的测评结果看,Qwen1.5系列大模型相比较第一代有非常明显的进步,其中720亿参数规模版本的Qwen1.5-72B-Chat在各项评测结果中都非常接近GPT-4的模型,在MT-Bench的得分中甚至超过了此前最为神秘但最接近GPT-4水平的Mistral-Medium模型。
MetaAI发布的LLaMA系列开源大语言模型已经是开源大模型领域最重要的力量了。相当多的所谓开源大模型都是基于这个模型微调得到。在上个月,LLaMA2发布,吸引了全球非常多的关注,也有相当多的后续模型基于LLaMA2进行优化。而今天MetaAI再次开源全新的编程大模型——CodeLLaMA系列,这是MetaAI第一次发布编程大模型,本次发布的CodeLLaMA共有9个版本,分别是CodeLLaMA系列、针对Python优化的CodeLLaMA-Python系列和针对指令优化的CodeLLaMA-Inst
决定向量检索准确性的核心是向量大模型的能力,即文本转成embedding向量是否准确。今天,OpenAI宣布了他们第三代向量大模型text-embedding,模型能力增强的同时价格下降!
OpenAI的CEO Sam最近参加了世界经济论坛,发表了几场演讲。有网友听了完整的Sam的4-5场演讲,并从中抽取了Sam关于GPT-5相关的论述。从中我们可以看到未来GPT-5可能的样子。这里为大家总结翻译一下。
GGML是在大模型领域常见的一种文件格式。HuggingFace上著名的开发者Tom Jobbins经常发布带有GGML名称字样的大模型。通常是模型名+GGML后缀,那么这个名字的模型是什么?GGML格式的文件名的大模型是什么样的大模型格式?如何使用?本文将简单介绍。
OpenAI在2023年3月份发布了GPT-4,10个月过去了,目前也没有任何一家产品或者模型可以打败GPT-4。但是,很多人都对2024年抱有非常好的期待,认为2024年会出现能与GPT-4竞争的大模型。包括MistralAI的CEO也说他们会在2024年发布性能媲美GPT-4的大模型。但是,Google前AI研究人员,GalileoAI的联合创始人认为2024年也不会出现这种情况。
2022年11月底,ChatGPT横空出世,全球都被这样一个“好像”有智能的产品吸引力。随后,工业界、科研机构开始疯狂投入大模型。在2023年,这个被称为大模型元年的年份,有很多令人瞩目的AI产品与模型发布。2023年,DataLearner收集了大量的大模型,并发布了很多大模型相关的技术博客,在即将结束的2023年,我们以这个『2023年最令人瞩目的AI产品』结束本年的技术分享。
Sebastian Raschka是LightningAI的首席科学家,也是前威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授。他在大模型领域有非常深的简介,也贡献了许多有价值的内容。在最新的一期统计中,他总结了6种大模型的使用方法,引起了广泛的讨论。其中,关于使用领域数据集做无监督预训练是目前讨论较少,但十分重要的一个方向。
大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务,识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高,而且比较难以估计。与推理不同,微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。
在最新的OpenAI官方接口文档中,新增了top_logprobs和logprobs这2个参数。这2个参数是一起配合使用的。后者是一个布尔类型,表明模型的返回结果中是否增加输出每个token的概率,而top_logprobs参数是一个整数类型,取值范围是0-5之间。如果top_logprobs设置为true,那么模型会根据top_logprobs的设置结果,返回输出结果中每个token及其后续的n个单词的概率。
Google Gemini是Google最新发布的大模型系列。这是一系列的多模态的大模型,谷歌官方宣布在各项评分中Gemini超过了GPT-4V。但是,谷歌的宣传视频过于夸张被很多人质疑造假嫌疑,导致被全网嘲讽。而今天,Google官方的Gemini多模态接口开放,DataLearnerAI第一时间申请测试,结果让人惊喜。
最近一段时间,很多人普遍反映GPT-4变得懒散和愚笨,很多此前可以回答的问题在最近一段时间都无法回答,或者回答比较简单。为此,OpenAI官方也在前几天发布信息说的确收到了这样的信息,但是模型并没有在最近一个多月更新过,所以他们也在好奇是什么原因。而今天的一些测试表明,GPT-4模型会像人一样在不同的时间段有不同的效率。
在2023年的9月26日,MetaAI发布了一个Emu大模型,这是一个文本生成图像大模型,基于28亿参数的U-Net进行预训练得到,然后使用几千张高质量图像进行质量微调(Quality-Tuning)来提高模型的效果。不过,Emu模型并没有开源。但是,上周,Meta官方发布了一个全新的独立的文本生成图像系统Imagine,可以免费创作图像,质量很高。
苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX,这是一个类似NumPy数组的框架,目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型,当然最主要的目的是大模型。
最近,初创企业Pika引起了全球的目光。这家公司发布的Pika 1.0产品可以基于生成式AI技术来创建3D动画视频或者电影级别的视频。由于其逼真的效果,引起了很多人的关注。本文则介绍一个由上海人工智能实验室开源的文本生成视频大模型LaVie。这个模型可以根据文本生成高质量的视频内容。