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。

()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。

字跳开源的一个高性能和强可扩展性的 Rust RPC 框架，可帮助开发人员构建微服务。

字跳开源的一个高性能和强可扩展性的 Rust RPC 框架，可帮助开发人员构建微服务。 Volo 主要由六个 crate 组成： volocrate，包含框架的通用组件。 crate ，volo-thrift提供 Thrift RPC 实现。 volo-grpc提供 gRPC 实现的crate。 板条箱，volo-build它生成节俭和 protobuf 代码。 crate ，volo-cli它提供 CLI 界面来引导新项目并管理 idl 文件。 crate ，volo-macros为框架提供宏。 | 教程：|| #框架

：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型

：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型 - C4AI Command-R是一个350亿参数的高性能生成式模型，由Cohere和Cohere For AI联合开发。 - Command-R是一个大型语言模型，其开放权重针对多种用例进行了优化，包括推理、摘要和问答。 - Command-R具有多语言生成能力，在10种语言上进行了评估，并具有高性能的RAG(Retrieval-Augmented Generation)能力。 - 该模型的许可证为CC-BY-NC，使用时还需遵守C4AI的可接受使用政策。 - Command-R的上下文长度为128K，可以使用Hugging Face的Transformers库进行调用和使用。 - C4AI Command-R的发布展示了Cohere在开发大型语言模型方面的实力。350亿参数的模型规模处于业界领先水平，有望在多个应用领域取得突破。 - Command-R的开放权重和对多种用例的优化，为开发者和研究者提供了灵活性和可定制性。这有助于促进模型的应用和创新。 - 多语言生成能力和高性能RAG能力的结合，使Command-R在跨语言任务和知识密集型任务上具有独特优势。这可能推动自然语言处理技术在全球范围内的普及和应用。 - CC-BY-NC许可证和C4AI的可接受使用政策体现了Cohere对于负责任AI开发的重视。在开放模型的同时，设置合理的使用边界，有助于防范潜在的滥用风险。 - 基于Hugging Face生态系统发布模型，降低了用户的使用门槛。这种与主流开源社区的融合，有利于Command-R的推广和迭代。 - 尽管Command-R的开放权重提供了灵活性，但对于缺乏计算资源的中小型开发者而言，350亿参数的模型规模可能难以承受。这可能加剧AI开发的门槛和不平等。 - Command-R在多语言任务上的出色表现，可能促使更多开发者将其应用于跨文化交流和全球化业务。但过度依赖单一模型，可能忽视了不同语言和文化的独特性。 - 开放模型虽然有利于创新，但也可能加剧恶意使用和滥用的风险。即使有使用政策的约束，在实践中难以对每一个应用进行有效监管。这需要技术和制度的双重发力。