最新报道显示,大型AI模型如GitHub Copilot面临亏损困境,而AI绘画产品如Midjourney取得成功。AI绘画产品因具有商业用途,为用户创造立竿见影的价值,但仍需应对计算成本问题。巨头采取各种措施应对亏损,如提高会员费和调整模型大小。
正文:近期,中国的 DeepSeek 团队重磅推出了其最新开源大模型 R1,受到了广泛关注。R1模型的性能表现极其出色,在多项测试中均超越了 OpenAI 的 o1模型,尤其是在数学和编程方面的评估中表现优异。在最新的美国 AIME2024测试中,R1以79.8分的成绩超越 o1的79.2分。在 MATH-500测试中,R1获得了97.3分,同样领先于 o1的96.4分。此外,在 SWE-bench Verified 测试中,R1得分为49.2,也超过了 o1的48.9分。虽然在代码测试 Codeforces 中,R1仅比 o1低0.3分,但整体性能与 o1模型相当。除了性能,R1的成本优势更为引人
在大模型(Large Language Model,LLM)快速发展的今天,模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近,腾讯混元团队发布了一项重要研究,深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”,即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度,探索如何在不损失性能的情况下,显著降低计算和存储成本。研究团队进行了多达366组不同参数规模和精度的浮点数量化训练,系统分析了影响训练效果的多种因素,包括模型大小(N)、训练数据量(D)、指数位(E)、尾
近日,加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 团队发布了 Sky-T1-32B-Preview,这是一款开放源代码的推理型人工智能模型,标志着推理型 AI 的研发变得更加容易和便宜。该模型在多个关键基准测试中表现出色,甚至与 OpenAI 早期版本的 o1相媲美。Sky-T1的训练成本令人瞩目,仅为450美元,这意味着高水平推理能力的复制已变得更加可负担且高效。虽然450美元的费用可能听起来不算低,但与几年前动辄数百万美元的训练成本相比,已是巨大的下降。借助合成训练数据,即由其他模型生成的训练数据
加州大学伯克利分校天空计算实验室的研究团队NovaSky于周五发布了Sky-T1-32B-Preview推理模型,这一模型在多个关键基准测试中表现优异,与OpenAI的o1早期版本相媲美,更令人瞩目的是其极低的训练成本。Sky-T1-32B-Preview是首个真正的开源推理模型,NovaSky团队不仅发布了模型,还公开了用于训练它的数据集及必要的训练代码,这意味着该模型可从头开始复制。据团队在博客文章中所述,“Sky-T1-32B-Preview的训练成本不到450美元,这表明可以经济高效地复制高级推理能力。”在不久前,训练同等性能