【新智元导读】现在，34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了，而且推理速度超过每秒20个token，背后杀器竟是「投机采样」。开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现，自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型，而且推理速度超过了20 token/s。毕竟，M2 Ultra的带宽有800GB/s。其他人通...
Georgi Gerganov，一位开源社区的开发者，引爆了AI圈的热议，他发现自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型，而且推理速度竟然超过了20个token每秒。这一成就可不是寻常之事，考虑到M2 Ultra的带宽为800GB/s，一般情况下需要4个高端GPU才能达到这一水平。那么，究竟是什么神秘的力量让这一切成为可...
编辑:桃子 【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultr…
【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型,而且推理速度超过了20 token/s。 毕竟,M2 Ultra的带宽有800GB/s。其他人通常...
【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型,而且推理速度超过了20 token/s。
【新智元导览】34B级的Code Llama模型现已能在搭载M2 Ultra芯片的Mac上运行，每秒处理超过20个token，幕后功臣是投机采样技术。一位开源社区开发者Georgi Gerganov发现，自己能够使用全F16精度的34B级Code Llama模型，且处理速度超出每秒20 token，这在M2 Ultra强大的带宽支持下实现，而通常需要4个高端GPU...
现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型,而且推理速度超过了20 token/s。
从基准测试结果来看,Code Llama 的表现优于编码专用的开源 Llama,甚至超越了 Llama 2。例如,Code Llama 34B 在 HumanEval 上的得分为 53.7%,优于 GPT-3.5 的 48.1%,更接近 OpenAI 论文报告的 GPT-4 的 67%。在 MBPP 上,Code Llama 34B 得分为 56.2%,超越了其他最先进的开源解决方案,已经与ChatGPT基本持...
从基准测试结果来看,Code Llama 的表现优于编码专用的开源 Llama,甚至超越了 Llama 2。例如,Code Llama 34B 在 HumanEval 上的得分为 53.7%,优于 GPT-3.5 的48.1%,更接近 OpenAI 论文报告的 GPT-4 的 67%。在 MBPP 上,Code Llama 34B 得分为 56.2%,超越了其他最先进的开源解决方案,已经与 ChatGPT 基本...
从基准测试结果来看,Code Llama 的表现优于编码专用的开源 Llama,甚至超越了 Llama 2。例如,Code Llama 34B 在 HumanEval 上的得分为 53.7%,优于 GPT-3.5 的 48.1%,更接近 OpenAI 论文报告的 GPT-4 的 67%。在 MBPP 上,Code Llama 34B 得分为 56.2%,超越了其他最先进的开源解决方案,已经与 ChatGPT 基本...