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论文称,Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放,但实际上只是开放权重,外部研究人员可以访问和使用预训练模型,但无法检查或定制模型,也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,马斯克旗下的xAI公司并未考虑收购Character.AI,这一举动是为了进一步测试和开发自家的Grok聊天机器人。Character.AI由谷歌员工创立,提供设计个性化聊天机器人和AI助手的平台,吸引了大量年轻用户。,正如开源和专有软件共同塑造了今天的软件生态,开源和闭源大模型之间也并非二元对立,两者的并存发展是推动AI技术不断进步、满足不同应用场景需求的重要动力。最终,用户和市场会作出适合自己的选择。
模型参数本身的搬运,最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源,在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,在前段时间的世界人工智能大会上,李彦宏直言“开源其实是一种智商税”,因为闭源模型明明性能强,推理成本更低,再次引发讨论。,而在计算第一个token过程中,由于模型首次加载,会在内存中存放全部的权重参数,以及KV Cache等数据。,去年11月,OpenAI董事会曾短暂罢免CEO山姆奥特曼,而微软CEO萨蒂亚纳德拉对此并不知情。
最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源,在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,快科技8月1日消息,在微软最新提交给美国证券交易委员会(SEC)的年度报告中,将OpenAI正式列入竞争对手名单,这一名单上此前已有亚马逊、谷歌和Meta等科技巨头。,开源大模型的出现显著降低了开发的门槛,开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术,而不必从零开始构建模型,从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地,推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例,也促进了技术成熟和应用。,与此同时,它将从内存到CPU的数据搬运效率,提高了4倍。
如此一来,量化之后的模型既能满足精度需求,又能大幅降低大规模并行计算的访存数据量,从而达到了实时推理的解码需求。,整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的
这项研究的一个重要背景是欧盟的人工智能法案,该法案生效时,对归类为开放的模型实施较宽松的监管,因此关于开源的定义可能会变得更加重要。,总而言之,在大模型推理的两阶段中,有着截然不同的计算特征,需要在软硬件方面去做协同优化。
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