由NVIDIA定制的大型语言模型,提升查询回答的帮助性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
开源大语言模型,匹配专有强大能力。
Open O1是一个开源项目,旨在通过开源创新,匹配专有的强大O1模型能力。该项目通过策划一组O1风格的思考数据,用于训练LLaMA和Qwen模型,赋予了这些较小模型更强大的长期推理和解决问题的能力。随着Open O1项目的推进,我们将继续推动大型语言模型的可能性,我们的愿景是创建一个不仅能够实现类似O1的性能,而且在测试时扩展性方面也处于领先地位的模型,使高级AI能力为所有人所用。通过社区驱动的开发和对道德实践的承诺,Open O1将成为AI进步的基石,确保技术的未来发展是开放的,并对所有人有益。
可视化和透明的开源ChatGPT替代品
Show-Me是一个开源应用程序,旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务,使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互,并通过动态图形界面可视化推理过程。
轻量级、多语言的AI模型,支持长文本生成和推理。
Phi-3.5-MoE-instruct是由微软开发的轻量级、多语言的AI模型,基于高质量、推理密集型数据构建,支持128K的上下文长度。该模型经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。它旨在加速语言和多模态模型的研究,作为生成性AI功能的构建模块。
轻量级、多语言的先进文本生成模型
Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据,支持128K的token上下文长度,经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
前沿语言模型,具有先进的推理能力。
Grok-2是xAI的前沿语言模型,具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员:Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步,具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时,xAI引入了Grok-2 mini,一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。
免费开源AI模型推理服务
Tost AI是一个免费、非盈利、开源的服务,它为最新的AI论文提供推理服务,使用非盈利GPU集群。Tost AI不存储任何推理数据,所有数据在12小时内过期。此外,Tost AI提供将数据发送到Discord频道的选项。每个账户每天提供100个免费钱包余额,如果希望每天获得1100个钱包余额,可以订阅GitHub赞助者或Patreon。Tost AI将演示的所有利润都发送给论文的第一作者,其预算由公司和个人赞助者支持。
先进的大型语言模型,具备推理和编程能力。
Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM),具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言,包括中文、英语、法语等十种语言,并且在80多种编程语言上受过训练,如Python、Java等。此外,它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。
专注于数学和科学任务的模型
Mathstral 7B 是一个专注于数学和科学任务的模型,基于 Mistral 7B。该模型在数学和科学领域的文本生成和推理方面表现出色,适用于需要高度精确和复杂计算的应用场景。模型的开发团队包括多位专家,确保了其在行业内的领先地位和可靠性。
快速易用的LLM推理和服务平台
vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等,提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成,支持多种解码算法,包括并行采样、束搜索等,支持张量并行性,适用于分布式推理,支持流式输出,并兼容OpenAI API服务器。此外,vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU,以及实验性的前缀缓存和多lora支持。
一个人的 AI 海龟汤游戏
“汤很热” 是一个以 AI 驱动的海龟汤游戏平台,旨在为用户提供一个充满悬疑和推理乐趣的游戏体验。用户可以通过提出问题来推理故事的背后真相,挑战自己的逻辑思维和想象力。部分故事包含恐怖和血腥元素,增加了游戏的刺激感。
专为角色扮演优化的大型语言模型
Higgs-Llama-3-70B是一个基于Meta-Llama-3-70B的后训练模型,特别针对角色扮演进行了优化,同时在通用领域指令执行和推理方面保持竞争力。该模型通过监督式微调,结合人工标注者和私有大型语言模型构建偏好对,进行迭代偏好优化以对齐模型行为,使其更贴近系统消息。与其它指令型模型相比,Higgs模型更紧密地遵循其角色。
微软轻量级、先进的多模态模型,专注于文本和视觉的高质量推理密集数据。
Phi-3 Vision是一个轻量级、最先进的开放多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的非常高质量的推理密集数据。该模型属于Phi-3模型家族,多模态版本支持128K上下文长度(以token计),经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
基于开发者构建的生产 AI 平台
Fireworks 与世界领先的生成式 AI 研究人员合作,以最快的速度提供最佳模型。拥有经 Fireworks 精心筛选和优化的模型,以及企业级吞吐量和专业的技术支持。定位为最快速且最可靠的 AI 平台。
Grok-1.5带有改进的推理能力和128,000个标记的上下文长度。
Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。
OpenDiT:一款简单、快速、高效的DiT训练和推理系统
OpenDiT是一个开源项目,提供了一个基于Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能实现,专为增强DiT应用(包括文本到视频生成和文本到图像生成)的训练和推理效率而设计。OpenDiT通过以下技术提升性能:在GPU上高达80%的加速和50%的内存减少;包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化;包括ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法,还有对ema模型进行分片进一步降低内存成本;FastSeq:一种新颖的序列并行方法,特别适用于DiT等工作负载,其中激活大小较大但参数大小较小;单节点序列并行可以节省高达48%的通信成本;突破单个GPU的内存限制,减少整体训练和推理时间;通过少量代码修改获得巨大性能改进;用户无需了解分布式训练的实现细节;完整的文本到图像和文本到视频生成流程;研究人员和工程师可以轻松使用和调整我们的流程到实际应用中,无需修改并行部分;在ImageNet上进行文本到图像训练并发布检查点。
人类启发式阅读代理,具有非常长上下文的要点记忆
ReadAgent是一个简单的提示系统,它利用大型语言模型(LLM)的先进语言能力来决定将哪些内容存储在记忆集中,将这些记忆集压缩成称为要点记忆的短篇回忆,并在ReadAgent需要提醒自己相关细节以完成任务时,采取行动查阅原始文本。ReadAgent可以通过使用要点记忆来捕获全局上下文,并关注局部细节,从而有效地推理非常长的上下文,在需要一次处理的信息量方面具有高效性,这对理解也很重要。
增强LLM推理能力的ReFT
ReFT是一种增强大型语言模型(LLMs)推理能力的简单而有效的方法。它首先通过监督微调(SFT)对模型进行预热,然后使用在线强化学习,具体来说是本文中的PPO算法,进一步微调模型。ReFT通过自动对给定问题进行大量推理路径的采样,并从真实答案中自然地得出奖励,从而显著优于SFT。ReFT的性能可能通过结合推理时策略(如多数投票和重新排名)进一步提升。需要注意的是,ReFT通过学习与SFT相同的训练问题而获得改进,而无需依赖额外或增强的训练问题。这表明ReFT具有更强的泛化能力。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14