原来,这些顶级大模型都是蒸馏的
原来,这些顶级大模型都是蒸馏的「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外,知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。
「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外,知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。
VARGPT是一种新型多模态大模型,能够在单一框架内实现视觉理解和生成任务。通过预测下一个token完成视觉理解,预测下一个scale完成视觉生成,展现出强大的混合模态输入输出能力。
知识蒸馏通过训练一个紧凑的学生模型来模仿教师模型的 Logits 或 Feature Map,提高学生模型的准确性。迁移学习则通常通过预训练和微调,将预训练阶段在大规模数据集上学到的知识通过骨干网络共享应用于下游任务。
在美国发布AI禁令后,特朗普随即宣布了一项预算高达5000亿美元的AGI计划——星际之门,以保证其在AI领域的领先地位。而在大洋彼岸的中国,一家名为Deepseek的中国创业公司,只用了2048块显卡,就训练出了一个能与顶级模型相媲美的Deepseek-V3模型。
2028年,预计高质量数据将要耗尽,数据Scaling走向尽头。2025年,测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能(AGI)的新一代Scaling Law。近日,CMU机器学习系博客发表新的技术文章,从元强化学习(meta RL)角度,详细解释了如何优化LLM测试时计算。
就在刚刚,网上已经出现了一波复现DeepSeek的狂潮。UC伯克利、港科大、HuggingFace等纷纷成功复现,只用强化学习,没有监督微调,30美元就能见证「啊哈时刻」!全球AI大模型,或许正在进入下一分水岭。
本周,在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中,研究人员发现了目前最热门的 MoE(混合专家模型)训练中存在的一个普遍关键问题,并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡,使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
随着大模型(LLMs)的发展,AI 写作取得了较大进展。然而,现有的方法大多依赖检索知识增强生成(RAG)和角色扮演等技术,其在信息的深度挖掘方面仍存在不足,较难突破已有知识边界,导致生成的内容缺乏深度和原创性。
非营利研究机构AI2近日推出的完全开放模型OLMo 2,在同等大小模型中取得了最优性能,且该模型不止开放权重,还十分大方地公开了训练数据和方法。
瞄准推理时扩展(Inference-time scaling),DeepMind新的进化搜索策略火了! 所提出的“Mind Evolution”(思维进化),能够优化大语言模型(LLMs)在规划和推理中的响应。