CMU清华教LLM练成数学高手,LeanSTaR训练模型边思考边证明,登顶新SOTA
CMU清华教LLM练成数学高手,LeanSTaR训练模型边思考边证明,登顶新SOTALLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。
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LLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。
不用H100,三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣,是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架,已经斩获了2.5k星标。
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求,达到2024年谷歌搜索流量的1/5?
对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。
大模型的训练阶段我们选择GPU,但到了推理阶段,我们果断把CPU加到了菜单上。
在英伟达市值超过2万亿位居全球第三之后,谁能挑战它赖以生存的GPU芯片?
2月19日以来,这款LPU持续成为热点,担当起英伟达GPU挑战者的角色。英伟达的主力芯片H100一卡难求,这给Groq公司带来了机会。
这两天,Groq惊艳亮相。它以号称“性价比高英伟达100倍”的芯片,实现每秒500tokens大模型生成,感受不到任何延迟。外加谷歌TPU团队这样一个高精尖人才Buff,让不少人直呼:英伟达要被碾压了……
去年,在加速大语言模型推理层面,我们迎来了一个比推测解码更高效的解决方案 —— 普林斯顿、UIUC 等机构提出的 Medusa。如今,关于 Medusa 终于有了完整技术论文,还提供了新的版本。
最近,两位哈佛辍学生共同创立的AI芯片公司,估值已达3400万美元,并计划明年交付一款名为「Etched chip」的AI推理加速芯片——其LLM推理性能达到H100的10倍,而单价吞吐量更是高达140倍。