大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
今天,MetaAI发布了一个新的语音处理领域的生成式大模型Voicebox,可以像GPT那样用生成式的方式处理语音(speech)数据的相关任务,包括语音编辑、跨风格语音生成等语音数据处理相关的很多任务。这可能就是语音处理领域的GPT时刻!
BAAI全称北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence),是国内非常重要的一个人工智能研究机构。此前发布了悟道系列数据集和大模型。在最近,他们开源了一个全新的国产开源大语言模型Aquila系列模型。该模型基于大量的中英文数据集训练,是一个完全开源可商用国产大语言模型。
大语言模型训练的一个重要前提就是高质量超大规模的数据集。为了促进开源大模型生态的发展,Cerebras新发布了一个超大规模的文本数据集SlimPajama,SlimPajama可以作为大语言模型的训练数据集,具有很高的质量。除了SlimPajama数据集外,Cerebras此次还开源了处理原始数据的脚本,包括去重和预处理部分。官方认为,这是目前第一个开源处理万亿规模数据集的清理和MinHashLSH去重工具。
大模型微调依然是针对大量私有数据或者特定领域不可缺少的方法。就在前不久,LightningAI发布了一个轻量级大模型微调库Lit-Parrot,仅需一行代码即可微调当前开源大模型。
5月27日,OpenBMB发布了一个最高有100亿参数规模的开源大语言模型CPM-BEE,OpenBMB是清华大学NLP实验室联合智源研究院成立的一个开源组织。该模型针对高质量中文数据集做了训练优化,支持中英文。根据官方的测试结果,其英文测试水平约等于LLaMA-13B,中文评测结果优秀。
前段时间,康奈尔大学开源了LLMTune框架(https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ),这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架,不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法,依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型,不过根据论文的描述,基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失!
MetaAI最近公布了一个新的大语言模型预训练方法(LIMA: Less Is More for Alignment)。它最大的特点是不使用ChatGPT那样的(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)方法进行对齐训练。而是利用1000个精选的prompts与response来对模型进行微调,但却表现出了极其强大的性能。能够从训练数据中的少数几个示例中学习遵循特定的响应格式,包括从规划旅行行程到推测关于交替历史的复杂查询。
目前,业界开源的大语言模型越来越多,性能也越来越强大。然而,这些开源模型大多数由国外的机构贡献,对于英文的支持没有任何问题。但是,对于中文的支持则是有好有坏。本文将基于主流的开源大模型进行分析,介绍当前支持中文的开源大模型,并对其使用方式和主要能力进行总结。
Cornell Tech开源了LLMTune,这是一个可以在消费级显卡上微调大模型的框架,经过测试,可以在48G显存的显卡上微调4bit的650亿参数的LLaMA模型!
当前,大语言模型主要是基于生成式自然语言处理模型为主。少部分多模态模型可以处理文本、图片和视频信息。但是,AI模型目前还无法像人类一样接受周围的多模态信息进行处理,如图像、文本、声音等。但是,昨天MetaAI发布了一个可以听说读写的AI大模型ImageBind,它可以同时处理6种数据,并输出。本文将简单介绍一下这个模型。
大语言模型中一个非常重要的内容就是关于代码的支持。通常,基于代码数据训练的模型不仅在代码补全方面有着更好地支持,也可能是大语言模型逻辑能力的部分来源。本文将总结目前业界专门针对代码补全(生成)方面而做的8个大模型。
HuggingFace是近几年最火热的AI社区,在短短几年时间里已经称为AI模型的GitHub。目前,HuggingFace上已经托管了18万多的模型、3万多的数据集以及4万多的模型demo(spaces)。今天,HuggingFace发布了HuggingChat,声称要做最好的开源AI Chat项目,并且对所有人开放。
最近两天,关于AI技术和产品的进展依然很快。所以,我们本次直接给出一个AI技术进展快报。与大家分享一下最新的AI技术情况。
今天下午,百度发布了文心一言大模型。这是一次对百度来说十分重要的发布会,也几乎是国内当前唯一一家将大模型作为一种大规模的服务推向市场的公司。本文主要介绍刚刚发布的文心一眼相关的能力。
尽管当前ChatGPT和GPT-4非常火热,但是高昂的训练成本和部署成本其实导致大部分个人、学术工作者以及中小企业难以去开发自己的模型。使得使用OpenAI的官方服务几乎成为了一种无可替代的选择。本文介绍的是一种低成本开发高效ChatGPT的思路,我认为它适合一些科研机构去做,也适合中小企业创新的方式。这里提到的思路涉及了一些最近发表的成果和业界的一些实践产出,大家可以参考!
GPT-5可能是什么样?网友总结了Sam在达沃斯论坛中的几场演讲,抽取了Sam演讲中包含的GPT-5相关的内容
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【转载】全面解读ICML 2017五大研究热点 | 腾讯AI Lab独家解析
MistralAI的混合专家大模型Mistral-7B×8-MoE详细介绍,效果超过LLaMA2-70B和GPT-3.5,推理速度快6倍
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