“最强”小模型:Ministral 3B/8B 发布
小模型,用图来比较↑对于InstructModels,如下小模型的比较,用表来说↑对于3B级别的小模型,用图来比较↑对于8B级别的小模型,用图来比较↑调用方法可通过以下平台进行调用:AzureAIAWSBedrockGoogleCloudVertexAIModelGardenSnowflakeCortexIBMwatsonx并支持私有化部署,和无损量化(losslessq...
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
针对这两个问题,论文以经典线性设置中的回归问题为例进行了理论分析,之后在「玩具设置」(MINIST数据集+迷你模型)和更接近真实场景的GPT-2模型上运行了实验。理论设置数据分布考虑从真实数据分布P_1采样得到的n_1个独立同分布样本??_1={(x_i,y_i)∣1≤i≤n_1},以及从合成数据分布采样得到了n_2个独...
大模型“强崩溃”,Meta新作:合成数据有“剧毒”,1%即成LLM杀手
针对这两个问题,论文以经典线性设置中的回归问题为例进行了理论分析,之后在「玩具设置」(MINIST数据集+迷你模型)和更接近真实场景的GPT-2模型上运行了实验。理论设置数据分布考虑从真实数据分布P_1采样得到的n_1个独立同分布样本????_1={(x_i,y_i)∣1≤i≤n_1},以及从合成数据分布采样得到了n_2...
【国盛通信】全球算力进入共振期-关注光通信“四小龙”
值得一提的是,基于开源评测数据集Flores,Marco翻译大模型在BLEU自动评测指标上,领先于谷歌翻译、DeepL、GPT-4等。目前,Marco翻译大模型已实现大规模商用。6.端侧AI崛起:Mistral发布Ministral3B/8B,“全球最好的边缘模型”据C114报道,Mistral公司最新推出了Ministral3B和Ministral8B两款AI模型,并不...
一周AI丨24年融资超亿初创名单公布;波士顿动力与丰田研究所合作
据介绍,波士顿动力旗下拥有Atlas机器人,其具备优良的运动能力和双手操作能力,TRI在扩散策略上也拥有“开创性”的工作:首次成功地将生成式AI应用于提高机器人灵巧操作能力。此外,TRI还致力于推动机器人AI开源模型和数据集的开发,并通过结合计算机视觉和大规模语言模型的训练,旨在开发多任务、多条件下的灵巧操作基础...
AI创投周报| 联想发布会:英特尔与AMD罕见携手共塑混合式AI...
Mistral表示,这些模型能满足对隐私保护有高要求的应用场景,例如设备上的翻译、离线智能助手、本地数据分析和自主机器人等(www.e993.com)2024年10月23日。Ministral8B现已开放下载,但仅限研究使用,商业用途需与Mistral联系获取许可。同时,Ministral3B和8B也将通过Mistral的云平台LaPlatforme及其他云服务提供。
零一万物新旗舰模型Yi-Lightning发布;Mistral发布Ministral3B /...
10月17日消息,Mistral公司最新推出了Ministral3B和Ministral8B两款AI模型,并不需要连接云服务器,重点提高笔记本电脑和智能手机等设备的本地化AI体验,官方声称是“世界上最好的边缘模型”。Mistral公司表示越来越多的企业希望能够在个人设备上运行AI模型,一方面确保安全的数据处理,另一方面也...
...推超快AI图像生成模型Sana;Mistral AI推超强边缘AI模型Minist...
4、MistralAI推超强边缘AI模型Ministral8BMistralAI最新推出的Ministral3B和Ministral8B语言模型专为边缘设备设计,支持高达128,000个token的上下文长度,适用于本地翻译、离线智能助手、数据分析和自主机器人等应用场景。性能优越,超越同类模型,定价合理且可通过API获取。未来将通过云合作伙伴上线,为AI应用提供更多可能...
Mistral 发布 Ministral 3B/8B,“全球最好的边缘模型”
IT之家10月17日消息,Mistral公司最新推出了Ministral3B和Ministral8B两款AI模型,并不需要连接云服务器,重点提高笔记本电脑和智能手机等设备的本地化AI体验,官方声称是“世界上最好的边缘模型”。Mistral公司表示越来越多的企业希望能够在个人设备上运行AI模型,一方面确保安全的数据处理,另...
OpenAI 研究员:数据不足时,如何实现监督学习
4.预训练+数据集自动生成:给定一个功能强大的预训练模型,可以利用该模型来自动生成更多得多的标签样本。受小样本学习大获成功的驱动,该方法在语言领域的应用尤其普遍。本文全面介绍半监督学习这一方法,作者为OpenAI研究员LilianWeng,博客地址:httpslilianweng.github.io/...