开源DBRX高性能大语言模型

开源DBRX高性能大语言模型 DBRX是Databricks开发的开源通用语言模型，在多项标准基准测试上达到了当前开源语言模型的最高水平。DBRX在多项综合基准测试中表现最好，尤其在编程和数学推理方面优于其他开源模型。与开源模型相比，DBRX在MMLU数据集上的表现也是最好的。 根据测试，DBRX甚至超过了专门用于编程的CodeLLAMA-70B，并且与商业模型GPT-3.5相当甚至略胜。DBRX也与Gemini 1.0 Pro和Mistral Medium等商业模型有竞争力。 DBRX使用混合专家(MoE)架构，使其在训练和推理上更加高效。与类似参数量的非MoE模型相比，DBRX的推理吞吐量提高2-3倍。DBRX的整体训练效率比之前提高了近4倍，这得益于更好的数据、MoE架构以及其他改进。 DBRX已经在Databricks的GenAI产品中进行了集成，客户可以通过API使用该模型。DBRX的训练代码和模型也在Hugging Face平台上开源。DBRX证明了Databricks可以高效地训练世界级的基础语言模型，也为企业训练自己的基础模型提供了能力。DBRX只是Databricks协助客户训练定制语言模型的一个例子。

：最新的高性能全开源文本嵌入模型

：最新的高性能全开源文本嵌入模型 Nomic发布了第一个完全开源的文本嵌入模型Nomic Embed，其文本长度可达8192，性能超过OpenAI的Ada和其他开源模型。 Nomic Embed的模型权重、训练代码和用于训练的数据集都是完全开源的，可以进行全面审计。 Nomic Embed可以通过Nomic Atlas嵌入API进行商业部署，提供100万免费调用量，也可以通过Nomic Atlas企业版进行可靠、合规的企业级部署。 文本嵌入是现代NLP中一个关键组件，Nomic Embed通过多阶段的对比训练获得。首先预训练BERT，然后在大规模非监督数据上进行对比训练，最后在小规模标注数据上微调。 Nomic Embed在多个基准测试中表现强劲，尤其是在长文本任务上优于Ada。它提供了一个高性能且可审计的开源文本嵌入方案。 Nomic还发布了所有用于训练的数据，以实现完全的模型可审计性。希望社区可以基于Nomic Embed继续推进开源AI。

()Oracle 开源的高性能跨语言 #虚拟机 。

()Oracle 开源的高性能跨语言 #虚拟机 。 用它启动的程序占用内存更低、启动时间更短，而且支持运行多种编程语言，比如 Python、Ruby、C/C++、Java 等。 通过 Polyglot API 更是打破了不同语言之间的壁垒，实现多语言混合编程。 目前部分功能还处于实验阶段，生产环境慎用。

高性能计算 = 高性能的算法 + 高性能的软件系统 + 高性能的硬件。文章介绍了高性能计算从Easy到 Lunatic不同难度的

高性能计算 = 高性能的算法 + 高性能的软件系统 + 高性能的硬件。文章介绍了高性能计算从Easy到 Lunatic不同难度的学习路线，和相关的程序性能分析、OpenMP、MPI、高性能集群、计算机体系结构等的基本知识点（没有展开） ​​​