一位细心网友发现Llama3-V与清华系明星创业公司面壁智能的MiniCPM-Llama3-V 2.5几乎完全相同，并在面壁智能的GitHub项目下举报，提供了包括模型代码对比图在内的证据，显示两者仅变量名不同。证据二，网友质疑Llama3-V作者是如何在MinicPM-Llama3-V2.5项目发布之前就使用上MinicPM-Llama3-V2.5分词器的。甚至，Llama3-V还使用了Mini

实验表明，该研究提出的MatMul-free模型达到了与最先进的Transformer相当的性能，后者在推理期间需要更多的内存，规模至少为2.7B参数。最后，研究者在FPGA上构建了一个自定义硬件解决方案，以13W的功耗处理了十亿参数规模的模型，超出了人类可读的吞吐量，使LLM更接近大脑般的效率。在语言建模方面，BitNet等技术表明量化的可扩展性，但这种方式仍然保留了昂贵的矩阵-矩阵相乘（MMM

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英伟达刚刚再次证明了其在AI创新领域的领导地位。它全新发布的Nemotron-4 340B，是一系列具有开创意义的开源模型，有望彻底改变训练LLM的合成数据生成方式！这一突破性进展标志着AI行业的一个重要里程碑——各行各业无需依赖昂贵的真实世界数据集，用合成数据即可创建性能强大的特定领域大语言模型！升级ChatGPT-4o Turbo步骤。