研究者们制定了 LLM360 的架构，重点关注其设计原则和完全开源的理由。他们详细规定了 LLM360 框架的组成部分，包含数据集、代码和配置、模型检查点、指标等具体细节。LLM360 为当前和未来的开源模型树立了透明度的样本。研究者在 LLM360 的开源框架下发布了两个从头开始预训练的大型语言模型：AMBER 和 CRYSTALCODER。
Readpaper:LLM360: Towards Fully Transparent Open-Source LLMs 主页:llm360.ai/blog/introduc 1 Idea LLM360是一个旨在完全开源大型语言模型(LLMs)的倡议,它提倡公开所有训练代码、数据、模型检查点和中间结果,以支持开放和协作的AI研究。 该倡议通过发布两个7B参数的LLMs——AMBER和CRYSTALCODER,展示了其对提高...
关于K2: 650亿参数LLM 代币:1.4T 语言:英语 发布车型:基、聊天模型 分两个阶段进行培训 许可证:Apache 2.0 K2是由MBZUAI、Petuum和LLM360合作开发的。 LLM360模型性能和评估集合 LLM360性能和评估集合是一个强大的评估集,由通用和领域特定评估组成,用于评估模型知识和函数。 评估包括标准最佳实践基准、医学、数学和...
LLM360,即360度全景影像线性照明模型,是一种新型的影像处理技术。它通过特定的算法,将多个角度的图像信息融合,生成全方位、无缝衔接的全景影像。这种技术不仅提高了影像的清晰度和真实感,还极大地拓宽了观看者的视野范围。 在LLM360技术的实现过程中,首先要解决的是图像采集问题。为了保证全景影像的质量和连贯性,需要...
K2代表了大型语言模型(LLMs)领域的重大飞跃,拥有650亿个参数,并在利用35%更少的计算资源的情况下超越了著名的Llama 2 70B模型的性能。这一成就是MBZUAI、Petuum和LLM360之间合作的努力,其突出之处在于其对透明度的承诺:所有组件,... 内容导读 K2代表了大型语言模型(LLMs)领域的重大飞跃,拥有650亿个参数,并在利...
然而,LLM在视觉理解方面仍然存在局限性。为了解决这一问题,360人工智能研究院近期开源了一种名为SEEChat的中文多模态对话模型。一、SEEChat原理SEEChat是一种基于Transformer架构的深度学习模型,通过将图像和文本信息融合在一起,实现了多模态交互。该模型首先将图像转换为一系列视觉特征,然后将这些特征与文本信息进行融合...
1. 🌐 开源LLMs(如LLaMA、Falcon和Mistral)选择性公开了组件,而LLM360计划通过完全开源训练过程,支持AI研究的透明性和可重复性。 2. 🚀 LLM360发布两个7B参数的LLMs,AMBER和CRYSTALCODER,附带训练代码、数据、中间检查点和分析,旨在推动开源LLMs的全面透明。
SEEChat 项目(https://github.com/360CVGroup/SEEChat)的重点是将视觉能力与已有的 LLM 模型相融合,打造侧重视觉能力的多模态语言模型 MLLM。在多模态能力的实现路线上,我们选择了能够充分复用不同领域已有成果的单模态专家模型缝合路线(Single-modal Experts Efficient integration), 这也是 SEEChat 项目的命名来源。
数智朋克讯,Petuum与MBZUAI共同启动了名为LLM360的开源项目,旨在推动大型语言模型(LLM)的开发过程更加透明化,并为全球开发者提供易于获取和使用的开源资源。该项目特别关注提升开源代码透明度,通过公开完整的模型训练过程、代码、数据和开发最佳实践,帮助研究人员更快、更经济地构建开源LLM,从而推动AI研究的民主化。
LLM360计划是为了促进大型语言模型(LLM)的开放性和透明度而启动的。这个计划的核心是公开发布LLM训练过程中的所有细节,包括中间检查点、训练数据及其映射、所有收集的指标以及所有相关的源代码。这样的做法旨在帮助研究人员和从业者更深入地理解LLM的构建过程,进而促进小规模实验室的研究和人工智能研究的可重现性。LLM360...