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1月6日のWebmaster's Homeのレポートによると、TinyLlamaチームは、わずか637MBしか占有しない高性能AIオープンソースモデルであるTinyLlamaをリリースしました。 TinyLlama は、10 億のパラメータとマルチドメイン言語モデル研究のための優れたパフォーマンスを備えた Meta のオープンソース言語モデル Llama2 のコンパクト バージョンであり、その最終バージョンは、Pythia-1.4B、OPT-1.3B、MPT-1.3B など、同等のサイズの既存のオープンソース言語モデルよりも優れています。 TinyLlama はエッジ デバイスに展開でき、大規模モデルの投機的デコードを支援するためにも使用できると報告されています。

8月2日の「科創版日報」の報道によると、百度スマートクラウドQianfan大規模モデルプラットフォームは新たなアップグレードラウンドを完了し、LLaMA2、ChatGLM2、RWKV、MPT、Dollyの全シリーズを含む33の大規模モデルに完全にアクセスしたとのこと。 、OpenLLaMA、Falcon は中国で最も多くの大規模モデルを備えたプラットフォームとなり、接続されたモデルは Qianfan プラットフォームの二次的なパフォーマンス強化を受けており、モデル推論のコストを 50% 削減できます。同時に、Qianfan プラットフォームは、対話、ゲーム、プログラミング、ライティングの 10 以上のシナリオをカバーする 103 のテンプレートを含む preset_template ライブラリを開始しました。さらに、このアップグレードでは、多数の新しいプラグインが再びリリースされました。

IT House の 6 月 25 日のレポートによると、AI スタートアップの MosaicML は最近、言語モデル MPT-30B をリリースしました。このモデルには 300 億のパラメータがあり、トレーニング コストは「他の同様の競合モデルのほんの一部です。」 AIモデルの応用をより幅広い分野に拡大します。 MosaicML の CEO 兼共同創設者である Naveen Rao 氏は、MPT-30B のトレーニング費用は 70 万米ドル (約 502 億 4,400 万元) であり、GPT などの同様の製品に必要な数千万ドルよりもはるかに低いと述べました。 3.さらに、MPT-30B はコストが低く、サイズも小さいため、より迅速にトレーニングすることができ、ローカル ハードウェアへの展開により適しています。 MosaicML は、Alibi と FlashAttend テクノロジーを使用してモデルを最適化し、テキストの長さを長くし、GPU コンピューティングの利用率を高めることができると報告されています。 MosaicML は Nvidia H100 GPU を使用できる数少ないラボの 1 つでもあり、以前の成果と比較して、各 GPU の現在のスループットは 2.4 倍以上増加し、完了時間を短縮できます。