2024-08-29 簡訊 : OpenAI 計(jì)劃在秋季發(fā)布新的 AI 模型“Strawberry”


頭條


OpenAI 計(jì)劃在秋季發(fā)布新的 AI 模型“Strawberry”

https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/openai-aims-release-new-ai-model-strawberry-fall/

OpenAI 計(jì)劃在秋季發(fā)布一款名為“Strawberry”的新 AI 產(chǎn)品。它將具有高級推理能力梢莽,例如能夠解決以前從未見過的數(shù)學(xué)問題明吩,并且可以執(zhí)行制定市場策略等高級任務(wù)囱挑。

Artifacts 已經(jīng)可供所有人使用

https://www.anthropic.com/news/artifacts

Anthropic 已將 Artifacts 開放使用晤锥,包括移動設(shè)備。

Cerebras 推理

https://cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed

Cerebras 的芯片組具有巨大的統(tǒng)一內(nèi)存吼渡。因此蛤肌,它可以避開帶寬問題并以每秒數(shù)千個令牌的速度為模型提供服務(wù)。


研究


語言模型的物理學(xué):Part 3.3

https://arxiv.org/abs/2404.05405

作為本系列的第 3 部分瘤礁,本文探討了縮放定律以及在模型中存儲知識所需的位數(shù)阳懂。答案似乎是每個參數(shù)大約 2 位知識。

Fire-Flyer AI HPC

https://arxiv.org/abs/2408.14158
DeepSeek 發(fā)布了一篇論文柜思,概述了其用于 DL 訓(xùn)練的硬件-軟件協(xié)同設(shè)計(jì)策略岩调。

宣布推出 Higgs Llama V2

https://boson.ai/higgs-v2/

Boson AI 推出了 Higgs-Llama-3-70B-v2,這是一種在 Arena-Hard 和 AlpacaEval 2.0 等對話和理解基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色的新模型赡盘。與 Claude 3.5 Sonnet 相比号枕,該模型將響應(yīng)再生率降低了 21.6%,并將第一天的留存率提高了 5.3%陨享。借助內(nèi)部獎勵模型 Higgs Judger葱淳,該模型在性能上與 Google 的 Gemini 1.5 Pro 不相上下钝腺。


工程


混合模型訓(xùn)練后手冊

https://www.zyphra.com/post/the-zyphra-training-cookbook

預(yù)訓(xùn)練混合(Mamba 風(fēng)格)模型與預(yù)訓(xùn)練普通 Transformer 不同。這篇文章探討了如何擴(kuò)展不同的超參數(shù)赞厕、數(shù)據(jù)采集和其他以獲得您想要的性能艳狐。

Llama Duo:模型回退系統(tǒng)

https://github.com/deep-diver/llamaduo

這是一個框架,可以微調(diào)小模型皿桑,以在封閉 API 模型出現(xiàn)故障時作為回退毫目。它展示了如何順利地從大型模型遷移到小型模型。

LitServe

https://github.com/Lightning-AI/LitServe

LitServe 是一款易于使用诲侮、靈活的服務(wù)引擎镀虐,適用于基于 FastAPI 構(gòu)建的 AI 模型。批處理沟绪、流式傳輸和 GPU 自動縮放等功能消除了為每個模型重建 FastAPI 服務(wù)器的需要粉私。


雜七雜八


Llava BitNet

https://huggingface.co/IntelLabs/LlavaOLMoBitnet1B

Llava BitNet 是第一個在 VLM 任務(wù)上訓(xùn)練的三元 (-1, 0, 1) 權(quán)重模型。該模型近零、權(quán)重和腳本正在完全開源诺核。技術(shù)報告即將發(fā)布,表明該模型具有良好的性能久信。

推理是免費(fèi)且即時的

https://fume.substack.com/p/inference-is-free-and-instant

雖然大型語言模型 (LLM) 的推理能力可能不會顯著提高窖杀,但它們的成本降低和速度的提高將使它們更適合重復(fù)性任務(wù)。雖然這些模型可能缺乏真正的理解裙士,但它們?nèi)匀豢梢杂行У靥幚砗唵蔚娜蝿?wù)入客。

內(nèi)存高效的 LLM 訓(xùn)練

https://arxiv.org/abs/2408.12857v1
Online Subspace Descent 是一種新的優(yōu)化器,它通過提高內(nèi)存效率來改進(jìn) LLM 的訓(xùn)練腿椎。

Qwen 2 Audio

https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-audio-66b628d694096020e0c52ff6

Qwen 發(fā)布了音頻輸入風(fēng)格模型桌硫,可以推理音樂、音頻和聲音啃炸。

Sketch2Scene

https://xrvisionlabs.github.io/Sketch2Scene/

該團(tuán)隊(duì)連續(xù)使用多個模型铆隘,能夠創(chuàng)建一個令人驚嘆的模型,該模型可以根據(jù)單個輸入草圖生成完全可玩的 3D 游戲場景南用。

1 毫米“芯片風(fēng)扇”可將主動冷卻功能置于超薄設(shè)備內(nèi)

https://www.engadget.com/mobile/this-1mm-fan-on-a-chip-could-put-active-cooling-inside-ultra-thin-gadgets-130014002.html

xMEMS 推出了 XMC-2400 μCooling 芯片膀钠,這是一款 1 毫米高的固態(tài)風(fēng)扇,旨在為智能手機(jī)等超薄設(shè)備降溫裹虫。

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