这才是真开源模型!公开后训练一切,性能超越Llama 3.1 Instruct

并且Ai2还表示他们的强化学习代码库的扩展性能非常好,可用于训练70BRLVR策略模型。Tülu3的表现如何?为了评估Tülu3以及其它模型,Ai2设计了一套评估框架,其中包含一个用于可重复评估的开放评估工具包、一套用于评估指令微调模型的核心技能的套件(具有分立的开发和留存评估),以及一组推荐设置(基于...

GPT-4o、NotebookLM带来的AI语音新变化,声网们是怎么想的?

首先必须选一个比较好的模型基座,根据自己应用场景选百亿参数模型、千亿参数模型还是端侧模型。第二需要配备组织,如果组织含AI形态,大家很难把大模型用起来,对大模型也有要求,在数据资产积累过程中去探索不同的业务场景大模型能带来哪些提效,这个才能在大模型时代带来一些新的能力。阿里云智能集团通义千问高级产品...

AI日报:复旦、百度新模型可生成1小时长视频;全新ChatGPT Windows...

9、仅十亿参数!AI图像生成模型MeissonicMeissonic是一款仅用十亿个参数就能生成高质量图像的开源AI模型。其采用了并行迭代优化的训练方法,使得在图像生成速度上比传统模型快99%。尽管参数量小,Meissonic在多项测试中表现超越更大模型,且能实现无训练的图像修补和扩展功能。AiBase提要:??紧凑设计的Meisso...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

最后我们可以看到显式的参数是在9.3b左右,但由于使用了权重共享(weighttying),最后整体参数在8.5b左右,这种类似操作也出现在GPT-2和XLNet等模型中,利用输入嵌入层和最后输出的LMHead分类层中共享相同的权重,总的来说还是比Llama2要大一些。从这个计算步骤下来,会发现基本上理清楚了Gemma的整体模型结构,这里再...

模型融合、混合专家、更小的LLM,几篇论文看懂2024年LLM发展方向

ModelRatatouille背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。通过ModelRatatouille实现模型融合,并且对比了其它微调策略,(OOD=分布外/泛化)细致来说,ModelRatatouille方法可以总结成下图。用于模型融合的ModelRatatouille方法...

OpenAI o1:使用限额提高,o1 模型深度解析

RLHF[5](ReinforcementLearningfromHumanFeedback)的思想是使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模型(www.e993.com)2024年12月19日。它涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念,其核心可以分解为三步:??预训练一个语言模型(LM):通过经典方法预训练一个语言模型,使其具备基本的语言生成能力。

奥特曼秀5颗草莓疯狂暗示GPT-5?匿名新模型神秘现身,数学超强!

匿名模型，具备了更多的类人反应。不过，目前在httpschat.lmsys/模型榜中，根本找不到匿名模型。这件事真的是越来越迷了。神秘草莓项目「草莓项目」初次曝光，还是在上个月。路透独家报道称，OpenAI正全力研究草莓（Strawberry）新项目，据称就是传言已久的Q*。Q*项目最初也是由路透，在去年底首次曝光...

Talk预告|香港中文大学邵昊:LMDrive - 大语言模型加持的闭环端到...

LMDrive通过引入大语言模型(LLM)为自动驾驶提供语言引导,打破了传统依赖固定格式输入的限制。通过整合多模态传感器数据与自然语言指令,LMDrive在复杂场景下展示了卓越的实时交互和控制能力,开创了闭环端到端自动驾驶的新方向。Talk大纲1、端到端闭环自动驾驶概述...

开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...

论文《IsDPOSuperiortoPPOforLLMAlignment?AComprehensiveStudy》中给出了大量实验的结果,但其中的主要结论是:PPO通常优于DPO,且DPO更容易受到分布外数据的影响。这里,分布外数据的意思是LLM之前训练所用的指令数据(使用监督式微调)不同于DPO所用的偏好数据。举个例子,一个LLM首先在常...

清华大学最新!2万字长文全面解读多模态生成式AI的前世今生!

从功能角度比较,GPT-4V通过生成相关文本使大语言模型能够理解视觉输入,而Sora则作为文本到视频的生成模型,基于文本输入生成视觉信号。换句话说,GPT-4V主要针对多模态理解,而Sora则专注于视觉生成。从概率建模的角度来看,GPT-4V是基于自回归概率建模的多模态大语言模型(MLLM),而Sora则是基于扩散去噪建模...