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本地部署大型語言模型的開源框架Ollama備受關(guān)注,那么ollama到底是什么呢?一個專為本地機(jī)器設(shè)計(jì)的開源框架,旨在簡化大型語言模型的部署和運(yùn)行。它提供了一套工具和命令,使用戶能夠輕松地下載、管理和運(yùn)行各種語言模型,包括LLaMA、LLaVA等流行模型。它減少了對云服務(wù)或復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)置的依賴,使得大型語言模型的部署和應(yīng)用變得更加容易和高效。
蘋果公司正在開發(fā)自己的大型語言模型。這款模型將能夠在設(shè)備上本地運(yùn)行,從優(yōu)先考慮速度和隱私保護(hù)。蘋果更廣泛的人工智能戰(zhàn)略預(yù)計(jì)將在6月份的WWDC上與主要軟件更新預(yù)覽一起公布。
多模態(tài)大型語言模型在視覺情境下的表現(xiàn)異常出色,引起了廣泛關(guān)注。它們解決視覺數(shù)學(xué)問題的能力仍需全面評估和理解。這表明需要更先進(jìn)的數(shù)學(xué)專用視覺編碼器,突顯了MLLM發(fā)展的潛在未來方向。
LLMPricing是一個聚合并比較各種大型語言模型定價信息的網(wǎng)站,這些模型由官方AI提供商和云服務(wù)供應(yīng)商提供。用戶可以在這里找到最適合其項(xiàng)目的語言模型定價。點(diǎn)擊前往LLMPricing官網(wǎng)體驗(yàn)入口需求人群:適用于需要選擇合適的大型語言模型進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)的企業(yè)和開發(fā)者,幫助他們根據(jù)成本效益做出決策。
騰訊研發(fā)團(tuán)隊(duì)于3月8日在預(yù)印本平臺arXiv發(fā)布了一項(xiàng)重要成果,推出了名為ELLA的大型語言模型適配器。這一適配器的推出標(biāo)志著在擴(kuò)散模型中配備大語言模型的新里程碑,為模型提供了增強(qiáng)的語義對齊能力。這一創(chuàng)新的推出將為語言模型領(lǐng)域帶來新的發(fā)展機(jī)遇,為模型的語義理解和應(yīng)用提供了更為有效的解決方案。
斯坦福大學(xué)的研究人員最近發(fā)布了一種名為C3PO的新方法,旨在解決語言模型定制化面臨的挑戰(zhàn)。在人工智能領(lǐng)域不斷發(fā)展的今天,語言模型的定制化對于確保用戶滿意度至關(guān)重要。這項(xiàng)研究的意義超出了技術(shù)成就的范疇,預(yù)示著人工智能可以無縫適應(yīng)個人偏好、增強(qiáng)其實(shí)用性和可訪問性的未來。
ChatGPT和AI圖像生成器的出現(xiàn)初期令全球歡欣鼓舞,然政府官員開始擔(dān)心它們可能被用于更黑暗的用途。五角大樓開始與科技行業(yè)領(lǐng)袖舉行會議,加速發(fā)現(xiàn)和實(shí)施最有用的軍 事應(yīng)用?!坝鴩廊斯ぶ悄苤行摹必?fù)責(zé)人瑞秋?辛格頓上校在研討會上表示,英國感到有必要迅速為內(nèi)部軍 事使用開發(fā)一個LLM解決方案,因?yàn)閾?dān)心員工可能會誘惑使用商業(yè)LLMs,從使敏感信息面臨風(fēng)險。
基于transformer架構(gòu)的大型語言模型已經(jīng)嶄露頭角。Chat-GPT和LLaMA-2等模型展示了LLMs參數(shù)的迅速增加,從幾十億到數(shù)萬億。當(dāng)資源受限或需要實(shí)時應(yīng)用時,BiTA的可調(diào)提示設(shè)計(jì)使其成為一種可插即用的方法,可用于加速任何公開可用的LLMs。
蘋果公司的人工智能研究人員表示,在將大型語言模型部署到iPhone和其他內(nèi)存有限的蘋果設(shè)備上取得了關(guān)鍵性突破。他們發(fā)明了一種創(chuàng)新的閃存利用技術(shù),可有效應(yīng)對內(nèi)存限制問題。蘋果計(jì)劃提供云端AI和設(shè)備上AI處理的結(jié)合。
計(jì)算機(jī)科學(xué)家和播客主播LexFridman最近發(fā)布的一期熱門播客中,杰夫·貝索斯就其生活、工作、人類未來及科技前景進(jìn)行了深入廣泛的討論。在這超過兩小時的播客中,有許多內(nèi)容值得吸收?!裹c(diǎn)擊此處收聽和觀看完整播客,或直接跳到關(guān)于AI的部分。