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2024-02-05 talkingdev

AI2发布全面开放的开放语言模型OLMo

AI2发布了一个完全开放的语言模型训练框架,名为OLMo。该模型提供全面的资源,包括完整的训练数据、模型权重、训练和评估代码、每个模型超过500个检查点,以及未来的微调代码,所有这些都遵循Apache 2.0许可证。这些...

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2024-02-02 talkingdev

AlphaGo中的MCTS搜索算法实现

Monte Carlo Tree Search (MCTS)是一种先进的搜索算法。它被用于AlphaGo中,研究人员现在正在努力将其与语言模型集成。MCTS的实现一直以来都非常棘手,但是Jax的出现使得它变得更为容易。现在,开发者们可以在GitHub...

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2024-02-02 talkingdev

Llava 1.6发布,OCR、推理和世界知识得到改进

Llava是一种视觉语言模型,最新版本为1.6,经过改进后,其OCR、推理和世界知识等方面有了很大提升,甚至在某些任务上可以与Gemini相媲美。Llava团队计划发布数据、代码和模型,以便更多人能够使用。

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2024-02-02 talkingdev

微软利用激光技术解决LLM幻觉问题

1月份微软研究论坛上,Dipendra Misra提出了一种名为“Layer-Selective Rank Reduction(LASER)”的技术,通过用一个较小的近似矩阵替换权重矩阵,提高了大型语言模型(LLM)的准确性。

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2024-02-02 talkingdev

Mistral CEO确认泄露的新开源AI模型接近GPT-4的性能

AI社区因HuggingFace和4chan分享的一个名为“miqu-1-70b”的泄漏大型语言模型而感到兴奋。该模型表现出能与OpenAI的GPT-4相媲美的性能,并与Mistral的Mixtral 8x7b有关。Mistral的CEO确认这是一位热情的客户泄露的,这...

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2024-02-01 talkingdev

论文:SliceGPT高效简化大型语言模型的新方法

SliceGPT引入了一种新的后训练稀疏化方案,以减少大型语言模型的资源需求。通过将权重矩阵替换为较小的矩阵并减少嵌入维度,它可以在主要模型(如LLAMA2-70B和OPT 66B)中删除高达25%的模型参数,同时保留高达99%的...

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2024-02-01 talkingdev

Enchanted-开源的iOS本地LLM应用

Enchanted 是一个开源的 iOS 应用,它允许你在移动设备上运行语言模型。该应用能够快速地识别语音和文本并进行分类,是一个非常有用的工具。这个项目的代码已经在 GitHub 上公开,并且允许开发者自由调整和使用。

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2024-02-01 talkingdev

Lilac Garden快速聚类技术:将语言模型训练效率提高100倍

在训练语言模型时,一个挑战是为任务找到足够多样化的数据集。更难的是,将这些数据可视化。这个很酷的工具使用快速聚类和主题建模,使得可以探索数据,以改善过滤和整体质量。

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