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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 大語言模型

AI“軍備競賽”再提速！亞馬遜(AMZN.US)推出全新芯片陣列和大語言模型

  • 智通財經(jīng)獲悉，亞馬遜(AMZN.US)正在擴大其人工智能產(chǎn)品陣容，推出了功能強大的新芯片陣列和大型語言模型，并稱其可以與主要競爭對手競爭。這家總部位于西雅圖的公司正在將數(shù)十萬個Trainium2半導(dǎo)體組裝成集群，這將使合作伙伴Anthropic更容易訓(xùn)練生成式人工智能和其他機器學(xué)習(xí)任務(wù)所需的大型語言模型。亞馬遜表示，新陣列將使這家初創(chuàng)公司目前的處理能力提高五倍。亞馬遜在其年度re:Invent大會上表示，云服務(wù)部門AWS于周二開始向客戶提供最新芯片。另外，亞馬遜首席執(zhí)行官Andy Jassy介紹了一款名為
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Gartner：中國大語言模型價格戰(zhàn)推動人工智能加速上云

  • Gartner研究表明，隨著時間的推移和價格的持續(xù)下降，以及云部署在敏捷性、創(chuàng)新速度和生態(tài)系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，中國企業(yè)的人工智能（AI）部署將逐步從本地轉(zhuǎn)向云端。Gartner預(yù)測，到2027年，中國的全部AI推理工作負(fù)載中，基于云的工作負(fù)載占比將從前的20%上升至80%。Gartner高級研究總監(jiān)方琦表示：“多家中國生成式人工智能（GenAI）廠商，其大語言模型應(yīng)用編程接口（API）的推理成本已經(jīng)降低了90%以上，有力地推動了企業(yè)地GenAI采用。企業(yè)數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)積極評估相關(guān)影響，并
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加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理

  • 人工智能 (AI) 正在眾多行業(yè)掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發(fā)展呈現(xiàn)井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術(shù)的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現(xiàn)出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓(xùn)練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領(lǐng)域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統(tǒng)的 AI 和機器學(xué)習(xí) (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來更加靈活，因此當(dāng)企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務(wù)中時，CPU
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口袋 AI 設(shè)備 Rabbit R1 身陷負(fù)面漩渦：API 被曝漏洞，可暴露用戶信息

  • IT之家 6 月 27 日消息，Rabbit R1 再次陷入輿論漩渦，繼 App 被批評套殼安卓，主推的大動作模型 LAM 依賴 OpenAI 接口之外，其 API 被曝存在安全漏洞，有泄露用戶數(shù)據(jù)的風(fēng)險。Rabbit R1 亮相于今年 CES 大展，其定位為口袋 AI 設(shè)備，這款產(chǎn)品擁有 2.88 英寸觸摸屏、一個可旋轉(zhuǎn)攝像頭和一個交互滾輪，搭載 Rabbit 自研操作系統(tǒng)。該設(shè)備最大的亮點在于內(nèi)置“大型操作模型（Large Action Model，LAM）”，堪稱“萬能應(yīng)用控制器”，無需使
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中國電信發(fā)布全球首個單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T

  • IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯(lián)合發(fā)布全球首個單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構(gòu)成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預(yù)測等技術(shù)，Tele-FLM 系列模型僅使用了業(yè)界普通訓(xùn)練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務(wù)器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓(xùn)練。模型訓(xùn)練全程做到了零調(diào)整零重試
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ISEDA首發(fā)！大語言模型生成的代碼到底好不好使

  • 在大模型席卷一切、賦能百業(yè)的浪潮里，“碼農(nóng)”也沒能獨善其身。各種代碼自動生成的大模型，似乎描繪了一個人人都能像資深工程師一樣寫代碼的美好未來。但在這個理想成為現(xiàn)實之前，有一個不能回避的問題 — 這些自動生成的代碼真的有效嗎？大模型也會犯錯，我們肯定不希望把看似正確的錯誤結(jié)果交給用戶，所以需要一個能精確驗證模型生成答案的考官。近期，芯華章提出了一種對大模型生成代碼形式化評估的方法，稱為FormalEval。它能自動化檢査生成代碼的質(zhì)量，無需手動編寫測試用例。經(jīng)過測試，F(xiàn)ormalEval
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浪潮之下的大語言模型以及我國未來大語言模型的發(fā)展

  • 不知不覺之間，我們已經(jīng)距離ChatGPT引爆全網(wǎng)的爆發(fā)點已經(jīng)過去了一年多。隨著OpenAI證明了LLM（大語言模型）AI行得通之后，目前市場上的各類LLM 已經(jīng)如雨后春筍般爭搶涌出。不言自明，現(xiàn)在的大模型已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的一個重要趨勢。據(jù)數(shù)據(jù)，2023年，我國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模為147億元，預(yù)計2024年將增長至216億元。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，相信AI大模型將在未來發(fā)揮更加重要的作用，推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。本篇文章，就重點針對我國以及全球的大語言模型的實力和其市場應(yīng)用情
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消息稱軟銀計劃到 2025 年投資 1500 億日元，加速 AI 大模型開發(fā)

  • IT之家 4 月 23 日消息，據(jù)《日本經(jīng)濟新聞》報道，軟銀計劃到 2025 年投資 1500 億日元（IT之家備注：當(dāng)前約 70.2 億元人民幣），加速 AI 大模型的開發(fā)工作。軟銀 2023 年就在生成式 AI 算力基礎(chǔ)設(shè)施上進行了 200 億日元（當(dāng)前約 9.36 億元人民幣）的投資，此次追加投資后整體投資規(guī)模將創(chuàng)下日本企業(yè)歷史第一。據(jù)悉，軟銀目標(biāo)在年內(nèi)完成 390B 參數(shù)模型的開發(fā)，并在明年開始研發(fā)萬億參數(shù)級別的日語大模型。報道指出，日本企業(yè)中 NTT 和 NEC 等已跟進 AI 模型開
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華為等北京 24 家企事業(yè)單位聯(lián)合發(fā)起“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”

  • IT之家 3 月 1 日消息，2 月 29 日下午，在中關(guān)村論壇系列活動【第二屆北京人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展大會】大會上，華為、智譜 AI、百川智能、中國科學(xué)院自動化研究所、中軟國際、首都在線、第四范式、格靈深瞳、中科創(chuàng)達、軟通動力等北京 24 家企事業(yè)單位聯(lián)合發(fā)起“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”。據(jù)介紹，“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”依托華為鯤鵬硬底座和軟底座，共同探索人工智能生態(tài)合作模式，建立人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，打造人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加速人工智能產(chǎn)業(yè)升級。華為打造的“AI 原生應(yīng)用引擎”平臺號稱已接入 30＋主
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語言大模型的進化軌跡

  • ChatGPT 的發(fā)布是語言大模型（LLM）發(fā)展史的轉(zhuǎn)折點，它讓人們意識到 LLM 的潛力，并引發(fā)了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實驗室和初創(chuàng)公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務(wù)。想象你有一個完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內(nèi)容是否由計算機生成，那么我們就可以使其完成
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百川智能發(fā)布超千億參數(shù)大模型 Baichuan 3，號稱中文評測超越 GPT-4

  • IT之家 1 月 29 日消息，百川智能今日發(fā)布超千億參數(shù)的大語言模型 Baichuan 3，在 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 等評測中，Baichuan 3 號稱在中文任務(wù)上超越了 GPT-4。在測試邏輯推理能力的 MCMLE、MedExam、CMExam 等醫(yī)療評測上，Baichuan 3 的中文效果同樣號稱超過了 GPT-4，是“中文醫(yī)療任務(wù)表現(xiàn)最佳的大模型”。據(jù)介紹，百川智能在 Baichuan 3 訓(xùn)練過程中提出了“動態(tài)數(shù)據(jù)選擇”、“重要度保持”以及“異步 Check
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FPGA加速器支撐ChatGPT類大語言模型創(chuàng)新

  • 簡介：大語言模型近年來，大型語言模型（Large Language Models，LLM）徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域，使機器能夠生成類似人類的文本并進行有意義的對話。這些模型，例如OpenAI的GPT，擁有驚人的語言理解和生成能力。它們可以被用于廣泛的自然語言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、自動摘要、情緒分析等。大語言模型通常是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建，特別是廣泛使用了transformer架構(gòu)。Transformer是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，擅長捕捉語言序列中的遠關(guān)聯(lián)關(guān)系，這使得它們非常適合于語言理解和生成任務(wù)。
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IBM企業(yè)云Watsonx上線Meta大語言模型Llama 2

  • 8月10日消息，當(dāng)?shù)貢r間周三IBM表示，計劃在旗下的企業(yè)級人工智能和數(shù)據(jù)平臺Watsonx上提供Meta開發(fā)的大語言模型Llama 2。IBM的Watsonx平臺能幫助企業(yè)將人工智能整合到工作流程中。這一最新舉措為Meta公司的一些客戶提供了試用Llama 2的機會。去年年底OpenAI發(fā)布的人工智能聊天機器人ChatGPT引起了消費者和企業(yè)的廣泛興趣。自那以后，更多企業(yè)希望將人工智能引入工作流程，引入先進功能的同時也有助于提高企業(yè)的工作效率。IBM表示，Watsonx提供Meta的開源人工智能模型之后，
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