苹果最新的M3系列芯片对于大模型的使用来说未来价值如何?结果可能不太好!M3芯片与A100算力对比!
M3系列芯片是苹果最新发布的芯片。也是当前苹果性能最好的芯片。由于苹果的统一内存架构以及它的超大内存,此前很多人发现可以使用苹果的电脑来运行大语言模型。尽管它的运行速度不如英伟达最先进的显卡,但是由于超大的内存(显存),它可以载入非常大规模的模型。而此次的M3芯片效果如何,本文做一个简单的分析。
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M3系列芯片是苹果最新发布的芯片。也是当前苹果性能最好的芯片。由于苹果的统一内存架构以及它的超大内存,此前很多人发现可以使用苹果的电脑来运行大语言模型。尽管它的运行速度不如英伟达最先进的显卡,但是由于超大的内存(显存),它可以载入非常大规模的模型。而此次的M3芯片效果如何,本文做一个简单的分析。
Android是基于Linux的修改版本的移动操作系统。 大多数Android代码是在开源Apache许可证下发布的。本文将简单介绍Android开发入门知识。
在前面的内容中,我们已经介绍了平衡二叉树。其中提到了AVL树,这是一种非常著名的平衡二叉树。这是第一个发明类似自平衡机制的二叉树数据结构。在AVL树中,任何节点的两个子树的高度最多相差一个。如果在任何时候它们相差多于一个,则重新平衡以恢复此属性。
本文是Steffen Rendle的Pairwise Interaction Tensor Factorization for Personalized Tag Recommendation的译文。
广告分配问题属于运筹中的优化问题。一般情况下,我们期望有个最大化收益,但同时需要保证合约的完成。因此,这是一个带不等式约束的最优化问题。由于广告数量和用户数量很多,因此,求解的难度很高。在这篇文章中,作者推导了原问题的拉格朗日函数的系数之间的关系,大大降低了求解的难度。这里将简要介绍原理和推导过程。
LLaMA是由Meta开源的一个大语言模型,是最近几个月一系列开源模型的基础模型。包括著名的vicuna系列、LongChat系列等都是基于该模型微调得到。可以说,LLaMA的开源促进了大模型在开源界繁荣发展。而刚刚,微软官方宣布Azure上架LLaMA2模型!这意味着LLaMA2正式发布!
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数
OpenAI在发布了多模态的GPT-4V(GPT-4 with Vision)的接口,可以实现图像理解的功能(`Image-to-Text`)。这是OpenAI的第一个多模态接口,在以前的接口中,OpenAI都是文本大模型,相关的费用计算都是按照输入输出的tokens计算,虽然与一个单词多少钱有一点差异,但是也算直观。而GPT-4V是一个图像理解的接口,这里的费用计算不像文本的tokens那么直观,那么这个接口的费用计算逻辑是什么?这个计算逻辑透露了什么样的模型架构信息?本文将介绍这个问题。
本笔记是来自Neural Networks and Deep Learning课程第二周作业
2024年,美国数学邀请赛(AIME)成为评估大型语言模型(LLM)数学推理能力的重要基准。AIME是一项备受尊崇的考试,包含15道题,考试时间为3小时,旨在考察美国顶尖高中生在各类数学领域的复杂问题解决能力。
ChatGPT是最近半年多全球最火的产品。去年11月底发布之后,ChatGPT仅仅2个月时间就收获了1亿的月活。尽管在前几个月,ChatGPT是一枝独秀的存在,几乎没有任何可以与其竞争的产品与服务。然而在2023年7月份快结束的今天,市场上已经有相当多优秀的产品可供大家使用。
OpenAI在其官方GitHub上公开了一个最新的开源Python库:tiktoken,这个库主要是用力做字节对编码的。相比较HuggingFace的tokenizer,其速度提升了好几倍。
MetaAI发布的LLaMA系列开源大语言模型已经是开源大模型领域最重要的力量了。相当多的所谓开源大模型都是基于这个模型微调得到。在上个月,LLaMA2发布,吸引了全球非常多的关注,也有相当多的后续模型基于LLaMA2进行优化。而今天MetaAI再次开源全新的编程大模型——CodeLLaMA系列,这是MetaAI第一次发布编程大模型,本次发布的CodeLLaMA共有9个版本,分别是CodeLLaMA系列、针对Python优化的CodeLLaMA-Python系列和针对指令优化的CodeLLaMA-Inst
SQLCoder 是 Defog 团队推出的一款前沿的语言模型,专门用于将自然语言问题转化为 SQL 查询。这是一个拥有150亿参数的模型,其性能略微超过了 gpt-3.5-turbo 在自然语言到 SQL 生成任务上,并且显著地超越了所有流行的开源模型。更令人震惊的是,尽管 SQLCoder 的大小只有 text-davinci-003 的十分之一,但其性能却远超后者。
Kaggle是机器学习竞赛平台当之无愧的老大,除了提供了平台让企业和研究机构发布机器学习相关竞赛来让大家竞技和交流以外,他们还提供了免费的编程平台让大家使用免费的GPU和内存来训练模型和测试模型效果。而昨天,Kaggle升级了这些免费资源服务。
LDA的Gibbs抽样详细推理与理解
使用爬虫获取数据对科研来说及其重要,本系列博客将讲述如何使用Java编写爬虫工具获取网页数据。包括HttpClient 4.3及以上版本的Header设置,请求参数设置等。
当数据量达到一定程度,单机的处理能力会无法达到性能的要求,采用并行计算,并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度,达到性能要求。然而如果使用不当,并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议,尽管是针对Dask的说明,但对于所有的并行处理来说都是适用的。
网站启用HTTPS必须制作证书,而证书的制作需要定期更新。这里介绍了Certbot证书自动生成工具和自动更新的方法。并描述了Tomcat如何配置pem证书。
今天阿里巴巴开源了他们家第二代的Qwen系列大语言模型(准确说是1.5代),从官方给出的测评结果看,Qwen1.5系列大模型相比较第一代有非常明显的进步,其中720亿参数规模版本的Qwen1.5-72B-Chat在各项评测结果中都非常接近GPT-4的模型,在MT-Bench的得分中甚至超过了此前最为神秘但最接近GPT-4水平的Mistral-Medium模型。
BERT是很好的模型,但是它的参数太大,网络结构太复杂。在很多没有GPU的环境下都无法部署。本文讲的是如何利用BERT构造更好的小的逻辑回归模型来代替原始BERT模型,可以放入生产环境中,以节约资源。
随着ChatGPT的火爆,Prompts概念开始被大家所熟知。早期类似如BERT模型的微调都是通过有监督学习的方式进行。但是随着模型越来越大,冻结大部分参数,根据下游任务做微调对模型的影响越来越小。大家开始发现,让下游任务适应预训练模型的训练结果有更好的性能。而ChatGPT的火爆让大家知道,虽然ChatGPT的能力很强,但是需要很好的提问方式才能让它为你所服务。
在本周,HuggingFace最流行的十个大模型多模态模型占了4个,包括StabilityAI最新开源的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion、Coqui最新的语音合成大模型XTTS第二代等都吸引了大量的关注多。而大语言模型中,谷歌开源了2022年就已经发布的Switch大模型,该模型号称参数可以达到上万亿,也是十分有意思。