Small language models (SLMs) are compact, efficient, and don’t need massive servers—unlike their large language models (LLMs) counterparts. They’re built for speed and real-time performance and can run on our smartphones, tablets, or smartwatches. In this article, we’ll examine the to...
Jan 提供了一个干净简单的界面来与 LLM 交互,它将你的所有数据和处理信息保存在本地。它已经安装了 70 多个大型语言模型供你使用。这些现成的模型的可用性使得连接和与 OpenAI 和 Mistral 等远程 API 交互变得容易。Jan 还有一个很棒的 GitHub、Discord 和 Hugging Face 社区可以关注和寻求帮助。 但是,与所有 LL...
在过去的两年里,LLM取得了巨大的进步,使得我们能够获得高质量的模型响应,在这种情况下,很难区分是人类还是机器写的。研究的重点正在从生成更高质量的模型回复转向创建尽可能小的 LLM,使其能够在资源较少的设备上运行,从而节约成本并使其更易于使用。 Mistral是积极研究这一领域的公司之一,他们取得了非常好的结果,正...
代码链接:https://github.com/timdettmers/bitsandbytes 来自华盛顿大学、Meta AI研究院、Hugging Face的研究人员为Transformer中的前馈和注意力投影层开发了一个Int8矩阵乘法的程序,使得推理所需的内存减少了一半,同时还能保持全精度的性能。 使用该方法,可以很方便地加载一个175B参数的16/32位checkpoint,转换为Int8...
代码链接:https://github.com/arpitbansal297/cold-diffusion-models 即使在使用完全确定的退化(如模糊、遮蔽等)时,作为扩散模型基础的训练和测试时间更新规则也可以很容易地被泛化以创建生成模型。 这些完全确定的模型的成功使人们对社区对扩散模型的理解产生了疑问,这种理解依赖于梯度朗文动力学(gradient Langevin dynami...
Discover the power of open-source LLMs in 2023. Explore the top 5 Open source LLM models shaping the future of AI.
且在LiveBench测评中,它是当前最强开源LLM,并在非推理模型中仅次于gemini-exp-1206,排在第二。 目前Hugging Face上已经有了Deepseek-v3(Base)的开源权重,只不过还没上传模型介绍卡片。 综合网上多方爆料来看,Deepseek-v3相比前代v2、v2.5有了极大提升—— ...
代码链接:https://github.com/arpitbansal297/cold-diffusion-models 即使在使用完全确定的退化(如模糊、遮蔽等)时,作为扩散模型基础的训练和测试时间更新规则也可以很容易地被泛化以创建生成模型。 这些完全确定的模型的成功使人们对社区对扩散模型的理解产生了疑问,这种理解依赖于梯度朗文动力学(gradient Langevin dynami...
4-5、除了 LLMs 之外,领先的 AI 图像生成器Midjourney 是 2023 年第四大最受欢迎的 AI 工具,紧随其后的是开源社区Hugging Face,该社区拥有数百种独特的 AI 模型,其中包括 、图像生成器和其他可免费访问的人工智能工具。 6-10、排名第 6-10 名的工具依次为:大型语言模型 Google 的 Bard、人工智能写作工具...
Explore five advanced NLP frameworks that are redefining language processing and analysis. With LLMs being all the rage, learning these frameworks can give you a competitive edge in the AI job market.