Meta AI 研发能在智能手机上运行的紧凑大模型

Meta AI 研发能在智能手机上运行的紧凑大模型 Meta A 的研究人员正在开发智能手机上运行的紧凑型大模型 MobileLLM。研究人员致力于优化参数规模低于 10 亿的大模型,相比下 OpenAI GPT-4 的参数规模据称超过 1 万亿。研究人员报告利用一系列新技术,MobileLLM 在基准测试任务上的表现比类似规模的模型改进了 2.7%-4.3%,3.5 亿参数规模的 MobileLLM 在某些任务的准确率与 70 亿参数规模的 LLaMA-2 模型相当。这意味着在特定任务上,紧凑型大模型能提供比更大规模大模型相似的能力,同时计算开销更低。 via Solidot

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Meta 新语言模型能运行在单张显卡上

Meta 新语言模型能运行在单张显卡上 Meta 上周宣布了一个新的大语言模型 LLaMA-13B,称其参数规模更小但性能强于 OpenAI 的 GPT-3 模型,且它能运行在单张显卡上。 语言模型的规模在从 70 亿到 650 亿参数,而 OpenAI GPT-3 模型有 1750 亿个参数。Meta 使用 Common Crawl、维基百科和 C4 等公开数据集训练其模型,它有可能公开其源代码和权重。今天绝大部分最先进的语言模型都没有公开源代码。Meta 称 LLaMA 为其基础模型,它将是未来该公司更先进模型的基础。它的 LLaMA-13B 模型在 BoolQ、PIQA、SIQA、HellaSwag、WinoGrande、ARC 和 OpenBookQA 等标准测试中的表现超过了 GPT-3。GPT-3 等衍生模型需要数据中心规模的计算能力进行处理,而 LLaMA-13B 能运行在单张显卡上,为在消费者硬件上实现类似 ChatGPT 的性能打开了大门。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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不是所有声称开源的 AI 模型是真的开源 AI 研究人员表示,Meta 和微软等科技巨头称其 AI 模型是开源模型,但它们并没有披露模型底层技术的重要信息。荷兰 Radboud 大学语言科学家 Mark Dingemanse 表示,大公司正从宣称开源模型上受益,但与此同时试图尽可能少的披露信息。这种做法被称为“open-washing”。Dingemanse 指出,相比下资源更少的小型 AI 企业则表现更令人称赞。他和同事创建了一个最开放和最不开放模型排行榜。他们评估了 40 个声称开源或开放的大模型,根据代码和训练数据的可用性、文档以及模型易访问性等 14 个参数制定了排行榜。研究人员发现, 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。根据他们的排行榜,BigScience 的 BloomZ 是最开源开放的模型,其次是 Allen Institute for AI 的 OLMo,Mistral AI 的 Mistral 7B-Instruct。 via Solidot

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大型AI模型出现的不可预测的能力 在去年组织的一次测试中,研究人员输入不同的提示去测试不同规模大语言模型的能力。其中之一是一个女孩和三条鱼的绘文字,询问它们描述了哪部电影。最小的模型产生了超现实的答案:“The movie is a movie about a man who is a man who is a man”。中等复杂度的模型猜测是《Emoji大电影》,最复杂的模型一锤定音《海底总动员(Finding Nemo)》。计算机科学家对大语言模型的表现非常吃惊。语言模型已经研究了几十年,五年前最强大的模型是基于递归神经网络,本质上是根据提供的文本字符串猜测下一个单词是什么,所谓递归是从输出中不断学习,利用反馈去改进性能。2017 年 Google Brain 的研究人员提出了被称为 transformer 的新型架构。递归网络是逐字分析句子,transformer 则是同时处理所有单词,它能并行处理大块文本。Transformers 能通过增加模型的参数快速扩展语言模型的复杂度。2020 年 OpenAI 的研究人员发现随着参数规模的增加语言模型改进了其能力和准确度。但大语言模型也同时带来了一些始料未及的东西。研究人员发现大语言模型产生了数以百计的“新”能力,这种行为被称为涌现。研究人员如今正努力去识别新的涌现能力,以及找出背后的原因本质上是去尝试预测不可预测性。了解涌现可揭示出 AI 和一般机器学习深层问题的答案,如复杂模型是真的在做新事情,还是极其擅长统计。它还可帮助研究人员去利用潜在的益处和减少涌现风险。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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