Meta发布Code Llama 70B,号称最大性能最好,但开发者普遍反映难以负担高昂的硬件费用。模型在测试中表现优异,但也有开发者指出性能不如其他模型,并担忧硬件配置是否足够满足70B模型的运行需求。
Meta发布Code Llama 70B,号称最大性能最好,但开发者普遍反映难以负担高昂的硬件费用。模型在测试中表现优异,但也有开发者指出性能不如其他模型,并担忧硬件配置是否足够满足70B模型的运行需求。
Meta 正面临一起涉及版权侵权的诉讼,原告律师称,Meta 首席执行官马克·扎克伯格批准公司使用盗版电子书和文章的数据集来训练其 Llama AI 模型。该案件是针对多家科技巨头的众多版权诉讼之一,这些公司被指控在未获授权的情况下使用受版权保护的作品进行 AI 模型训练。在周三晚间提交给美国加利福尼亚北区地方法院的文件中,原告重申了 Meta 去年年底的证词,证词中透露扎克伯格批准使用名为 LibGen 的数据集来进行与 Llama 相关的训练。LibGen 被视为一个“链接聚合器”,提供大量受版
随着企业越来越多地应用大型语言模型(LLMs),如何提升模型的知识准确性并减少幻觉现象,成为了一项重要挑战。Meta AI 的研究人员在一篇新论文中提出了 “可扩展记忆层”,或许能够为这一问题提供解决方案。可扩展记忆层的核心思想是在不增加推理时计算资源的情况下,向 LLMs 中添加更多参数,从而提升其学习能力。这种架构适用于需要储存大量事实知识但又希望保持推理速度的应用场景。传统的语言模型使用 “密集层” 来编码大量信息。在密集层中,所有参数在推理时几乎都是
Meta 公司近日发布了一项突破性的研究成果,他们开发出一种新型的记忆层技术,可以显著提升大型语言模型(LLM)的事实准确性,并在参数规模上实现了前所未有的扩展。这项技术不仅挑战了传统神经网络的扩展方式,还为未来的 AI 架构设计提供了新的方向。这项研究的核心在于利用可训练的键值查找机制,为模型增加额外的参数,而无需增加计算量(FLOPs)。这种方法的核心思想是,通过稀疏激活的记忆层来补充计算密集的前馈层,从而提供专门的存储和检索信息的能力。与传统的稠
Meta 公司近日宣布,将关闭其在 Facebook 和 Instagram 上创建的 AI 角色账号。这些账号于2023年9月首次推出,但在2024年夏季大部分被关闭。尽管如此,仍有部分角色在用户的重新发现后受到关注,尤其是在 Meta 高管康纳・海耶斯向媒体透露公司计划推出更多 AI 角色后。这些 AI 角色包括 Liv 和 Carter。Liv 的简介称她是一位 “骄傲的黑人酷儿妈妈”,而 Carter 则是一位自称为关系教练的角色。他们的个人资料中标明这些账号是由 Meta 管理的,并提供了一些与人类用户互动的功能,比如在 Messenger 上