对话袁进辉:必须实现Token自由,下一个“张小龙”才会出现 | 涌现...
七年前成立OneFlow,源于他看到的一个趋势:AI模型体量将会越来越大,但已有的深度学习框架难以承载,需要全新的基础设施。OneFlow成功打造出了世界前沿的分布式深度学习训练框架,不过当大模型突然成为共识时,却没来得及跑通商业化闭环。现在,面对全新的AI推理市场,袁进辉渴望完成这道证明题。在上一个互联网创业浪潮中,...
中医药发展迈入大模型时代
比如,大经中医就打造了中医症状/体征的术语规范化词典,在其岐黄问道·大模型中,中医专家还会参与大模型的调整反馈工作,让大模型增加对中医知识和中医思维的理解,确保大模型应答的准确性和一致性。经观察,现有中医药大模型的数据体量最高为百亿级,虽然和通用大模型动辄以兆计算的数据相比规模较小,但这些数据皆...
新晋开源顶流模型 Llama 3.1 被开发者赞爆!
Llama3.1405B的问世,是Meta对模型适用性、响应质量及指令遵循能力的一次全面升级,同时也为用户安全筑起了更为坚固的防线。然而,Meta的征途并未止步,更大的挑战正等待着他们——如何驾驭更多功能、拓宽至128K的广阔上下文窗口,并驾驭日益庞大的模型体量。在模型的塑造过程中,Meta采用了多轮对齐的炼金术,将预...
李沐重返母校,上交大秒变追星现场,大模型趋势无保留分享
大模型在训练过程中,是把超大的数据压缩到了一起,使得模型的体量动辄便是几百个G,运行时的中间变量也会变得很大,因此需要很大的内存:在未来,很有可能一个200G内存的芯片是走不动的。这就意味着我们的模型大小一定程度上会被受限在某个尺寸;内存不够,模型就大不了。在带宽、内存之后,便来到了算力(Compu...
现在1秒就能建模?Stable Fast 3D已可将2D图秒速转3D模型!
官方公布的对比示例图鲜明展示了SF3D模型的双重优势:一方面,其生成效率极高,生成时间被大幅压缩;另一方面,模型展现出卓越的光线反射效果和更为丰富的细节纹理,极大提升了3D模型的实用性。作为一款小体量模型,SF3D在生成斧头、椅子等常见三维物体时能够展现出良好的质量,但在面对不常见或复杂物体时,其样本训练不足的...
大模型加速上车,吹响新一轮智驾“军备竞赛”号角?
其次,Transformer模型体量庞大,运算会消耗大量存储与带宽空间(www.e993.com)2024年10月2日。同时对芯片性能要求严苛,除需进行算子适配以及底层软件优化外,SOC层面还需对缓存与带宽进行提升。最后,也是最为重要的是Transformer训练与迭代需要海量数据做支撑,催生出海量的数据采集、标注需求。
加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库
训练数据体量的增加是人工智能大模型出现涌现效应的基础。“涌现”只存在于训练数据达到一定量级,并因此产生质变的大模型中。如图1所示,谷歌和斯坦福大学的相关研究表明,当模型规模达到一定量级时,能力“涌现”突然发生,并随着模型体量的增加持续攀升。[3]尽管尚不能断言模型尺度是解锁涌现效应的唯一因素,但在现阶段的...
李彦宏大模型“创业”400天
在新的权力重构过程中,模型和应用的关系都在发生变化:一方面,随着模型体量变大,很多应用生存空间被碾压;另一方面,随着应用开发者变多,其对模型先进性的追求愈来愈高。面向未来,在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中,留给李彦宏的新挑战之一便是,如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
华泰计算机:从大模型演进测算全球AI算力空间
模型体量越来越大,带动算力建设需求大语言模型(LLM)是在大量数据集上预训练的模型,其在处理各种NLP任务方面显示出了较大潜力。Transformer架构的出现开启了大模型的演化之路,随着解码模块堆叠数量的不断增长,模型参数量持续增加,逐渐演化出GPT-1、GPT-2、GPT-3、PaLM、Gemini等不同版本模型,参数量也从十亿、百亿,...
更高效的Scaling技术:MoE架构为何获得大模型厂商青睐?丨GAI进化论
中信证券在一份研报中指出,随着大模型体量增长,多模态能力和推理效率成为业界竞争新焦点。Dense架构在处理图像、视频等非结构化数据时效率较低,预计未来1-2年MoE等新型架构将成为主流。要性能,更要效率在采访过程中,吴韶华反复强调“模算效率”。他表示,浪潮信息在大模型的探索过程中,一直都在追求更高效的智能涌现...