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最新博客

TorchVision最新0.13版本发布!

PyTorch最新的1.12版本已经在前天发布。而其中TorchVision是基于PyTorch框架开发的面向CV解决方案的一个PyThon库,其最主要的特点是包含了很多流行的数据集、模型架构以及预训练模型等。本次也随着PyTorch1.12的发布更新到了v0.13。此次发布包含几个非常好的提升,值得大家关注。

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突破英特尔CPU+英伟达GPU的大模型训练硬件组合:苹果与AMD都有新进展!

大语言模型的训练和微调的硬件资源要求很高。现行主流的大模型训练硬件一般采用英特尔的CPU+英伟达的GPU进行。主要原因在于二者提供了符合大模型训练所需的计算架构和底层的加速库。但是,最近苹果M2 Ultra和AMD的显卡进展让我们看到了一些新的希望。

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让大模型支持更长的上下文的方法哪个更好?训练支持更长上下文的模型还是基于检索增强?

在大语言模型中,上下文长度是指模型可以考虑的输入数据的数量。更长的上下文在大语言模型的实际应用中有非常重要的价值。当前,让大语言模型支持更长的上下文有两种常用的方法,一种是训练支持更长上下文长度的模型,扩展模型的输入,另外一种是检索增强生成的方法(Retrieval Augmentation Generation,RAG)。但二者应该如何选择,这是一个很少能直接比较的问题。为此,英伟达(Nvidia)的研究人员做了一个详细的比较。

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PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

pandas是Python中一个非常重要的分析工具,在数据处理方面应用非常广泛。但是,也是因为pandas包含的操作很多,所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作,Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程,让我们充分理解这个过程。

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OpenAI开源最新的3D物体生成预训练模型——Point-E

三维物体的生成(3D)其实是AR/VR领域一个非常重要的技术。但是,受限于算力和现有模型的限制,三维物体的生成相比较图像生成来说效率太低。目前,最好的图像生成模型在几秒钟就可以根据文字生成图像结果,但是3D物体的生成通常需要多个GPU小时才可以生成一个对象。为此,OpenAI在今天开源了一个速度极快的3D物体生成模型——Point-E,需要注意的是,这是今年来OpenAI罕见的源代码和预训练结果都开源的一个模型。

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可能是史上最强大的AI Agent!OpenAI重磅更新:整合了多模态、外部访问、数据分析后的GPT-4更像是AI Agent了!

此前OpenAI的ChatGPT Plus版本为GPT-4模型提供了多个强大的插件供大家使用,包括基于Bing的带网络浏览的Browse、文本生成图片的DALL·E3、高级数据分析功能等。就在几个小时前,OpenAI的部分用户收到了官方的一个非常重磅的更新,即上传任意文档的分析以及整合了所有工具后的GPT-4!这个功能被称为GPT-4(All Tools)!这个工具可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令,非常接近AI Agent形态!

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DeepSeekAI开源国产第一个基于混合专家技术的大模型:DeepSeekMoE-16B,未来还有1450亿参数的MoE大模型

混合专家(Mixture of Experts)是大模型一种技术,这个技术将大模型划分为不同的子专家模型,每次推理只选择部分专家网络进行推理,在降低成本的同时保证模型的效果。此前Mistral开源的Mixtral-8×7B-MoE大模型被证明效果很好,推理速度很棒。而幻方量化旗下的DeepSeek刚刚开源了可能是国产第一个MoE技术的大模型,DeepSeek-MoE 16B。

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大模型评测的新标杆:超高难度的“Humanity’s Last Exam”(HLE)介绍

近年来,大语言模型(LLM)的能力飞速提升,但评测基准的发展却显得滞后。以广泛使用的MMLU(大规模多任务语言理解)为例,GPT-4、Claude等前沿模型已能在其90%以上的问题上取得高分。这种“评测饱和”现象导致研究者难以精准衡量模型在尖端知识领域的真实能力。为此,Safety for AI和Scale AI的研究人员推出了Humanity’s Last Exam大模型评测基准。这是一个全新的评测基准,旨在成为大模型“闭卷学术评测的终极考验”。

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Python生态系统中5个NLP工具库

Python是目前最流行的编程语言,也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。

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