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前不久，麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。 但 StreamingLLM 使用原生 PyTorch 实现，对于多轮对话推理场景落地应用的低成本、低延迟、高吞吐等需求仍有优化空间。 因此，知名 AI 框架 Colossal-AI 开源了 ，基于 TensorRT 实现了 StreamingLLM，可以 进一步提升大模型推理性能 46%，为多轮对话推理提供了高效可靠的落地方案。

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Meta最新更新了它的代码生成人工智能模型Code Llama 70B，这是迄今为止“最大且表现最好的模型”。Code Llam

Meta最新更新了它的代码生成人工智能模型Code Llama 70B，这是迄今为止“最大且表现最好的模型”。Code Llama工具在八月份推出，无论是研究还是商业用途都是免费的。根据Meta的AI博客上的一篇文章，Code Llama 70B能够处理比以前版本更多的查询，这意味着开发者在编程时可以给它输入更多的提示，而且它的准确性可以更高。 Code Llama 70B在HumanEval基准测试中的准确率达到了53%，表现比GPT-3.5的48.1%要好，而且接近OpenAI论文报告的GPT-4的67%的成绩。 Code Llama是基于Llama 2构建的，它能帮助开发者根据提示生成代码串，并且调试人类编写的代码。去年秋天，Meta同时推出了另外两款Code Llama工具，分别是Code Llama - Python和Code Llama - Instruct，这两款工具专注于特定的编程语言。 Code Llama70B现在有三个版本的代码生成器可以使用，而且无论是研究还是商业用途都是免费的。这个大型模型是在1TB的代码和与代码相关的数据上进行训练的。它托管在代码库Hugging Face上，Hugging Face提供了GPU资源来运行人工智能模型。 Meta表示，它们的大型模型，34B和70B，“能够带来最佳效果，并提供更好的编码帮助。” 去年，其他人工智能开发者也发布了代码生成器。亚马逊的CodeWhisperer在四月份推出，而微软则利用OpenAI的模型推出了GitHub Copilot。 标签: #Meta #AI #Llama 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot