...揭秘是什么让大模型说“9.8<9.11”康康背后实验室实验室团队成员
它是一个可解释性界面,可以揭示语言模型的内部计算过程,并允许用户对其进行控制。遵循通用的可扩展理解方法,Monitor采用一系列AI驱动的工具,来帮助用户理解语言模型中的神经激活模式:首先,一个预先编译的高质量神经元描述数据库。这个数据库包含通过将TransluceAI的AI驱动描述流程应用在LLaMA-3.1-8B中的所有MLP神...
Sam Altman万字访谈自曝:大模型必定贬值,但不投资反而是错?
AI革命不应该比喻为互联网,而是比作晶体管:“它具有令人难以置信的扩展性,迅速渗透到了各个领域。如今你使用的产品和服务背后都包含着大量的晶体管技术,但你不会把这些公司看作是'晶体管公司'。”谈及智能体的未来应用:“我认为更有意思的不是人们常说的那种'帮你订餐打电话'的智能体,而是那种像一位聪明的...
介绍Quai Network:推进工作量证明的可扩展性与隐私性
Quai的核心是在工作量证明机制上实现了可扩展性,我们是第一个在PoW系统中实现分片的高吞吐量网络。如果将Quai与TON对比,TON尽管在去中心化系统中表现优越,但它本质上还是在单一的分片上运行。而Quai能够运行多达255个分片,完全扩展后,我们预计能达到每秒25万笔交易的吞吐量,远远超过其他去中心...
找出9.9<9.11的真正原因:《圣经》!神经元干预可免重训练修复
它是一个可解释性界面,可以揭示语言模型的内部计算过程,并允许用户对其进行控制。遵循通用的可扩展理解方法,Monitor采用一系列AI驱动的工具,来帮助用户理解语言模型中的神经激活模式:首先,一个预先编译的高质量神经元描述数据库。这个数据库包含通过将TransluceAI的AI驱动描述流程应用在LLaMA-3.1-8B中的所有MLP神...
Transformer到底是何方神圣?揭秘大模型背后的硬核技术
Transformer模型越大,它能理解和生成的文本就越复杂和细致,例如,GPT-3有1750亿个参数,而GPT-4超过1万亿个。与构建一个包含10亿参数的模型相比,扩大Transformer的规模至一个拥有100亿参数的模型,并不会显著增加所需的时间。这种可扩展性使得Transformer成为各种高级应用的强大工具。
他们终于让大模型9.8大于9.11了:神秘创业公司,开源AI洗脑工具
可扩展性:AI系统涉及多个复杂数据流的交互,包括训练数据、内部表示、行为和用户交互(www.e993.com)2024年11月11日。现有的理解AI的方法依赖于人类研究者的大量手动工作。Transluce致力于开发可扩展的方法,利用AI来协助理解,通过训练AI智能体来理解这些复杂的数据源,向人类解释它们,并根据人类反馈修改数据。
扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters
该研究通过改变预训练编码器和扩散transformer模型大小来检查REPA的可扩展性,结果表明:与更好的视觉表征相结合可以改善生成和线性探测结果。REPA还在大型模型中提供了更显著的加速,与普通模型相比,实现了更快的FID-50K改进。此外,增加模型大小可以在生成和线性评估方面带来更快的增益。
微调大模型,AMD MI300X就够了!跟着这篇博客微调Llama 3.1 405B...
扩展性:在8张GPU上,使用JAX的扩展性接近线性。由于硬件和显存的限制,我们无法运行JIT编译版本的405B模型,整个训练过程是在JAX的急切模式下执行的,因此还有很大的进步空间。下图中显示了在一次微调训练步骤中,8张GPU的显存利用率和rocm-smi输出:...
Liquid AI 发布 LFMs 系列 “液态神经网络” 通用 AI 模型 能处理...
LFMs的上下文窗口达到了32ktokens,比许多同类模型的上下文长度更长。根据RULER基准测试,LFMs在不同上下文长度下均表现优异,能够更有效地利用上下文信息,特别是在长上下文任务中具备优势。推理效率与可扩展性:推理效率:LFMs的推理效率非常高,能够在较低的计算资源下实现高性能输出。其“专家混合”(MoE)架构...
首次证实白盒Transformer可扩展性!马毅教授CRATE-α:鲸吞14亿数据...
2.扩展模型尺寸的益处:当继续增加模型尺寸时,可以观察到CRATE-α-CLIP-H/14从更大的训练数据集中继续获益,在预训练和微调阶段的ImageNet-1K零样本准确率上,分别比CRATE-α-CLIP-L/14高出3.1%和2.5%,证明了CRATE-α模型的强大可扩展性。3.性能上限的探索:为了探索性能的上限,研究人员从头开始训练了一个标...