Inflection近日推出了一款新模型，为其个人助手Pi提供支持。该模型表现与GPT-4相当，在基准测试中具备出色的推理能力，达到了94%的成绩。Inflection声称，相对于GPT-4，该模型训练所需的计算资源仅占40%。有意思的是...

IR-QLoRA是一种新方法，它可以提高量化大型语言模型的准确性，使它们更适合在资源有限的设备上使用。量化是一种通过降低浮点精度来减少计算资源需求的技术。虽然这种方法可以大大减少模型的计算量和存储空间，但它也...

谷歌发布了一款新的 MoE 模型，命名为 Gemini 1.5 Pro，它的性能可以与 Gemini 1.0 Ultra 媲美。同时，它支持上下文1百万令牌，并且相比较于 Gemini 1.0 Ultra，使用更少的计算资源，因为它更小巧。这个模型是本地多...

群体混淆智能（MMI）的概念代表了从传统的单一AI扩展向基于分布式、基于代理的系统的模型的转变，这些系统可以实时学习和适应。MMI的理念根植于具体化、边界智能、时间性和个体性的原则，倡导强调具有一定自主性和相...

据悉，最近发布的Stablecode 3B模型表现出色，其强大的性能超过了7B的CodeLlama模型。同时，该模型的尺寸足够小，能够在MacBook上本地运行，无需像7B模型一样需要大量的计算资源。这一模型的发布，标志着技术领域的...

这项研究介绍了一种使用降阶建模压缩大型语言模型的方法，可以显著减少内存和时间限制，而无需高端硬件。由于大型语言模型在自然语言处理中的应用越来越广泛，因此压缩这些模型以提高计算效率变得尤为重要。研究人员...

科学家们开发出一种新方法，使用生成扩散技术创建代理数据集，这种数据集具有更好的代表性和更多样化，同时需要的计算资源更少。这种方法可以通过在代理数据集中训练神经网络来提高模型的性能。这种方法可以降低计算...

在最新的研究中，科学家们介绍了一种名为LLM-FP4的新型方法，该方法能够通过在训练后将大型语言模型的权重和活动转换为4位浮点值，实现对其进行压缩。这种技术的创新之处在于，它不仅能够显著减少模型的存储需求，还...