大模型量化训练极限在哪?腾讯混元提出低比特浮点数训练Scaling Laws
大模型量化训练极限在哪?腾讯混元提出低比特浮点数训练Scaling Laws大模型低精度训练和推理是大模型领域中的重要研究方向,旨在通过降低模型精度来减少计算和存储成本,同时保持模型的性能。因为在大模型研发成本降低上的巨大价值而受到行业广泛关注 。
大模型低精度训练和推理是大模型领域中的重要研究方向,旨在通过降低模型精度来减少计算和存储成本,同时保持模型的性能。因为在大模型研发成本降低上的巨大价值而受到行业广泛关注 。
CoreWeave从最初的加密货币挖矿业务起家,现已成为AI云计算领域的领军企业。
本期专访我们有幸邀请到了Poppaws.AI的CEO何东阳,跟我们分享他如何从清华休学到成为AI创业者,最终拿到数百万投资的成长故事
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而,在面对复杂的企业级应用场景时,单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
本文介绍了一套针对于低比特量化的 scaling laws。
目前关于 RLHF 的 scaling(扩展)潜力研究仍然相对缺乏,尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题,来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究,并提出了优化策略。
继微软云(Azure )和谷歌云(Google Cloud)之后,亚马逊旗下AWS也在近期发布了自己的基础大语言模型Nova。
领头羊企业OpenAI刚获得66亿美元融资,估值达到1570亿美元,成为究极独角兽。紧跟其后,xAI、Perplexity、Anthropic等明星创企也开始新一轮的大额融资,xAI的估值更是冲向了450亿美元。三年过去,生成式AI热潮经久不衰,依然是当下最热门投资方向。
最近几天,AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
当地时间11月7日,Anthropic与Palantir Technologies Inc.和亚马逊网络服务(AWS)合作,将Claude 3和3.5系列AI模型引入AWS,服务于美国情报和国防机构。