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聚焦 AI 时代机遇下操作系统产业的进化与重构。
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7月23日,Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本,其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是,Llama 3.1依旧是开源的,这意味着谁都可以免费使用这款模型。这次发布展示了Meta对人工智能领域的深投入,显示出它希望与像OpenAI、Anthropic、谷歌和亚马逊这样的行业领先者竞争的决心。
来源 | 量子位 ID | QbitAI刚刚,正式发布,登上大模型王座!在150多个基准测试集中,405B版本的表现追平甚至超越了现有SOTA模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。也就是说,这次,。在此之前,Llama 3.1已经被多番曝光泄露,如今可以说千呼万唤始出来。从今天开始,模型即可在官网上下载使用,Meta AI应用可在线试玩。
2024-07-24 12:30北京编辑:编辑部。
Meta正式发布了开源大语言模型Llama 3.1,包括8B、70B和405B参数版本。Llama 3.1在推理能力和多语言支持方面有所改进,上下文长度提升至128K,405B参数版本可媲美GPT-4等领先闭源模型。该模型已开放下载,并获得AWS、英伟达等多家合作伙伴支持。在多个关键AI基准测试中,这一开源模型的性能超越了OpenAI的GPT-4o,标志着开源AI的重要里程碑。然而,Llama 3
本文主要回顾了昨日大模型进展,主要动态主要围绕RAG、text-SQL、Llama 3.1模型开源等几个方面的内容。
开源新王Llama 3.1 405B,昨夜正式上线!在多项基准测试中,GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet都被超越。也即是说,闭源SOTA模型,已经在被开源模型赶上。一夜之间,Llama 3.1 405B已成世界最强大模型。(同时上线的,还有新版70B和8B模型)LeCun总结了Llama 3.1模型家族的几大要点:- 405B的性能,与最好的闭源模型性能相当- 开源/免费使用权重和代
基于 Scaling law,在 Meta 的训练预算下,当前的旗舰模型已是近似计算最优的规模,但 Meta 对较小模型进行的训练时间已经远超计算最优的时长。对 AI 社区来说,Llama 3.1 405B 最重要的意义是刷新了开源基础模型的能力上限,Meta 官方称,在一系列任务中,其性能可与最好的闭源模型相媲美。大多数 SFT 样本由合成数据生成。2、与以前的 Llama 模型相比,Meta
无论是他们对开发者的税收、他们施加的任意规则,还是他们阻止的所有产品创新,显而易见,如果我们能够构建产品的最佳版本,并且竞争对手无法限制我们构建的内容,Meta 和许多其他公司将能够为人们提供更好的服务。我们必须牢记,这些模型是通过互联网上已有的信息训练的,所以在考虑危害时,起点应该是模型是否能比从 Google 或其他搜索结果快速获取的信息造成更多的危害。现在,你可以使用最先进的 Llama 模
为了提高Llama 3的多语种能力,Meta专门训练了一个能够处理更多多语言数据的专家,从而获取和生成高质量的多语言指令微调数据(如德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语),并解决多语言引导中的特定挑战。值得关注的是,Llama 3.1并没有使用最受关注的MoE架构,而是decoder-only架构的稠密Transformer,仅将原始的Transformer架构进行过一些修改和调
Meta推出的Llama 3.1在性能、功能和开放性上都达到了新的高度,必将引领AI领域的创新潮流。Meta团队将继续关注这一领域的动态,带来更多精彩内容,敬请关注猫头虎技术团队公众号。
Florence-2是由微软Azure AI团队开发的一款多功能、统一的视觉模型。它通过统一的提示处理不同的视觉任务,表现出色且优于许多大型模型。Florence-2的设计理念是将文本提示作为任务指令,并以文本形式生成理想的结果,无论是字幕、对象检测、基础还是分割。
CogVlM2 Int4 型号需要 16G GPU 内存就可以运行,并且必须在具有 Nvidia GPU 的 Linux 上运行。
我们正在使用的示例应用程序有四个主要组件:本地使用Docker托管的Neo4j一种图形构建工具,可以提取非结构化文本并使用人工智能将其转换为知识图从图中提取结构化和非结构化文本的混合检索器一个Streamlit用户界面,允许用户与其图形化知识文档进行对话。
从本文开始,将开一个大坑,陆续介绍企业级文档问答系统构建的全流程,以及关键环节的优化手段。重点介绍算法流程。构建一个基础版的RAG是非常简单的,甚至使用扣子、Dify等平台,熟练的情况下都用不了5分钟,即使使用Langchain、LlamaIndex等框架,搭建完整流程,代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。下面这张图是OpenAI介绍的RAG优化经验,这个准确率当然随不同的数据集会
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