大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展,使其在文本生成、摘要和问答等应用中大放异彩。然而,LLM 对令牌级处理(一次预测一个词)的依赖也带来了一些挑战。这种方法与人类的交流方式形成对比,后者通常在更高层次的抽象层面运作,例如句子或想法。令牌级建模在需要长上下文理解的任务中也显得力不从心,并可能产生不一致的输出。此外,将这些模型扩展到多语言和多模态应用中,在计算上成本高昂,且需要大量数据。为了解决这些问题,Meta AI 的研究人员
红帽公司近日发布了其企业级 Linux 人工智能平台 RHEL AI 的最新版本1.3,该版本新增了对 IBM Granite 大型语言模型(LLM)的支持,并预览了对 Intel Gaudi3加速器的支持。这一更新为红帽的服务合作伙伴和系统集成商带来了更多的机会,帮助企业更有效地探索和整合人工智能应用。红帽 AI 业务部门副总裁兼总经理乔・费尔南德斯表示,服务合作伙伴和系统集成商在帮助公司实现不同的应用案例方面扮演着重要角色。他指出,生成式人工智能的复杂性使得这些合作伙伴能够为客户提供更具成本效益
在2024年 AWS re:Invent 大会上,亚马逊网络服务(AWS)宣布推出基于 Trainium2芯片的 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)实例,正式提供给用户。这新实例在价格性能方面相比于上一代基于 GPU 的 EC2实例提升了30-40%。AWS 首席执行官马特・加曼表示:“,我很高兴地宣布 Trainium2驱动的 Amazon EC2Trn2实例的正式发布。”除了 Trn2实例外,AWS 还推出了 Trn2UltraServers,并展示了下一代 Trainium3AI 芯片。Trn2实例配备了16个 Trainium2芯片,能够提供高达20.8petaflops 的计算性能,专为训练和部署具有数十亿参数的大型语言模型
最近,AI 大型语言模型(LLM)在各种任务中表现出色,写诗、写代码、聊天都不在话下,简直是无所不能!但是,你敢相信吗?这些“天才”AI 居然是“数学菜鸟”!它们在处理简单的算术题时经常翻车,让人大跌眼镜。一项最新的研究揭开了 LLM 算术推理能力背后的“奇葩”秘诀:它们既不依赖强大的算法,也不完全依靠记忆,而是采用了一种被称为“启发式大杂烩”的策略! 这就好比一个学生,没有认真学习数学公式和定理,而是靠着一些“小聪明”和“经验法则”来蒙答案。研究人员以算