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2024年2月28日周三
2024年2月26日周一
  1. Mistral AI78

    Mistral AI 发布旗舰模型 Mistral Large 与低延迟模型 Mistral Small

    Mistral AI 发布旗舰语言模型 Mistral Large,称其为通过 API 普遍可用的全球第二强模型(仅次于 GPT-4),具备 32K tokens 上下文窗口、五种语言原生流利、原生 function calling 与精确指令遵循能力。

    推荐理由:原文给出基准对比与三种接入方式,读者可据此评估其相对 GPT-4 的定位和部署选择。

2024年2月21日周三
2024年2月15日周四
  1. OpenAI News82

    OpenAI 发布视频生成模型 Sora,探索世界模拟器路线

    OpenAI 发布视频生成模型 Sora,可在文本条件下生成一分钟高保真视频。该模型基于在视频与图像潜码的时空 patch 上运行的 Transformer 架构,对不同时长、分辨率和宽高比的视频与图像联合训练,其结果表明扩大视频生成模型规模是构建物理世界通用模拟器的可行路径。

    推荐理由:原文点明扩大视频生成规模是通向物理世界通用模拟器的路径,提供了技术路线的关键判断。

2024年1月4日周四
2023年12月11日周一
  1. Mistral AI88

    Mistral AI 开源发布 Mixtral 8x7B 稀疏专家模型

    Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B,一款采用 Apache 2.0 许可的稀疏混合专家(SMoE)模型,开放权重。它在多数基准上匹配或超过 Llama 2 70B 与 GPT3.5,推理速度提升 6x,支持 32k tokens 上下文和五种语言。

    推荐理由:原文给出了架构细节与部署路径,读者可据此评估稀疏 MoE 在成本与性能上的取舍。

  2. Hugging Face Blog78

    Hugging Face 完整集成 Mixtral 8x7B 模型

    Mistral 发布开源大模型 Mixtral 8x7B,Hugging Face 完成生态集成,包括 Hub 模型卡、Transformers、Inference Endpoints 与 Text Generation Inference 支持。

    推荐理由:文章解释了 MoE 架构如何让 45B 参数模型以 12B 密集模型速度解码,并给出量化与微调的实操路径。

2023年11月6日周一
2023年9月27日周三
  1. Mistral AI72

    Mistral AI 发布 Mistral 7B 并阐述开放模型路线

    Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B,称其在所有标准英文与代码基准上超过现有 13B 以下开源模型,以 Apache 2.0 许可开放使用。该模型基于三个月工作建成的 MLops 栈与数据处理管线,可做摘要、结构化和问答,生成速度与成本优于大型专有方案;公司同时开放 GitHub 仓库和 Discord 频道,并表示在开发商业产品的同时继续发布开源模型。

    推荐理由:原文对比了开放模型与闭源 API 在定制、成本和数据隐私上的差异,读者可据此理解其开源路线的商业与技术理由。

2023年9月25日周一
2023年9月13日周三
2023年9月6日周三
  1. Hugging Face Blog76

    Hugging Face 迎来 TII 的 Falcon 180B 开源模型

    Hugging Face 官方博客宣布 TII 的 Falcon 180B 加入 HuggingFace 生态,这是当时最大的公开可用语言模型,拥有 180B 参数、在 RefinedWeb 数据集上训练 3.5 trillion tokens,是开源模型中最长的单轮预训练。

    推荐理由:文章给出了硬件需求和量化实测,读者可据此评估自己能否跑起这个 180B 模型。

2023年8月22日周二
  1. Hugging Face Blog64

    Hugging Face 开源发布多模态模型 IDEFICS

    Hugging Face 发布开放获取的视觉语言模型 IDEFICS,作为 DeepMind 未公开的 Flamingo 的开放复现,可接受任意图像与文本序列输入并生成文本输出。

    推荐理由:原文交代了复现所用的公开数据与模型组件,读者可据此理解开放复现闭源模型的具体路径。

2023年7月18日周二
  1. Hugging Face Blog88

    Hugging Face 全面支持 Meta Llama 2 发布并提供推理与微调指南

    Meta 发布 Llama 2 系列开放大语言模型,Hugging Face 完成生态集成,Hub 上提供 12 个开放模型(3 个基础模型与 3 个微调模型及对应 transformers 版本),采用宽松社区许可并支持商用。

    推荐理由:文章给出从推理部署到单卡微调的完整路径,可直接迁移用于自己的 Llama 2 实践。

2023年5月4日周四
2023年3月14日周二
  1. OpenAI News87

    OpenAI 发布 GPT-4 多模态模型

    OpenAI 发布 GPT-4,称其为该公司扩展深度学习进程中的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型,接受图像和文本输入、输出文本,在多种专业和学术基准上展现人类水平表现,同时在许多真实场景中仍不及人类。

    推荐理由:原文点明了GPT-4的多模态输入能力和基准表现定位,读者可据此理解这一代模型相对前代的关键变化。

  2. OpenAI News78

    OpenAI 发布 GPT-4

    OpenAI 发布 GPT-4,官方介绍称它能在创意与技术写作任务上与用户共同生成、编辑和迭代,例如作曲、编写剧本或学习用户的写作风格。

2022年12月15日周四
2022年11月30日周三
2022年9月21日周三
2022年7月12日周二
  1. Hugging Face Blog78

    Hugging Face 发布 176B 参数开源多语言模型 BLOOM

    Hugging Face 发布 BLOOM,这是首个完全透明训练的多语言大语言模型,拥有 176B 参数,可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本。该项目由 70+ 国家、250+ 机构的 1000 多名研究人员协作完成,在法国巴黎南部的 Jean Zay 超算上训练 117 天(3 月 11 日至 7 月 6 日),算力资助价值约 €3M。

    推荐理由:原文交代了训练协作规模与开放许可细节,读者可据此理解大模型研究门槛如何被降低。

2022年6月23日周四
  1. OpenAI News55

    OpenAI 发布 Video PreTraining(VPT)让模型学会玩 Minecraft

    OpenAI 通过在大规模人类 Minecraft 玩法无标注视频上做 Video PreTraining(VPT),配合少量标注承包商数据,训练出一个神经网络来玩 Minecraft。微调后该模型能合成钻石工具,这一任务通常需要熟练人类耗时 20 分钟以上(24,000 次动作);模型使用键盘按键和鼠标移动这一原生人类接口,较为通用,是迈向通用计算机使用智能体的一步。

2022年6月13日周一
2022年3月15日周二
2022年3月2日周三
2022年2月2日周三
2022年1月27日周四
2021年12月16日周四
2021年10月29日周五
2021年10月25日周一
2021年8月10日周二
2021年3月4日周四
  1. OpenAI News44

    CLIP 中的多模态神经元

    OpenAI 发现 CLIP 中存在多模态神经元,对同一概念无论以字面、符号还是概念形式呈现都会产生响应。这一发现可能解释了 CLIP 对概念的意外视觉呈现进行准确分类的原因,也是理解 CLIP 及类似模型所学习的关联与偏见的重要一步。

2021年1月5日周二
2020年6月17日周三
  1. OpenAI News41

    Image GPT:用 Transformer 生成图像

    OpenAI 发现,与训练语言相同的 Transformer 模型在像素序列上训练后,可以生成连贯的图像补全与样本。通过建立样本质量与图像分类准确率的相关性,研究显示其最佳生成模型所含特征在无监督设定下可与顶级卷积网络竞争。

2019年12月5日周四
2019年11月5日周二
  1. OpenAI News72

    OpenAI 发布 GPT-2 最大 1.5B 参数版本,完成分阶段发布

    OpenAI 发布 GPT-2 最大的 1.5B 参数版本,同时开放代码和模型权重以便利对 GPT-2 输出的检测,这是 GPT-2 分阶段发布的最终模型。作者表示自 8 月以来已有更大的语言模型发布,但仍按原计划推进,希望这一完整分阶段发布流程能为未来强大模型的开发者提供参考,并继续与 AI 社区讨论负责任的发布方式。

    推荐理由:原文交代了分阶段发布计划的收尾背景,读者可借此理解负责任发布这一做法的完整流程。

2019年10月15日周二
  1. OpenAI News72

    OpenAI 用机器人手在模拟训练中学会解魔方

    OpenAI 训练了一对神经网络,让类人机器人手解开魔方。训练完全在模拟环境中进行,使用了与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并结合一种名为 Automatic Domain Randomization (ADR) 的新技术。系统能应对训练中未见过的情况,例如被毛绒长颈鹿戳碰,表明强化学习可解决物理世界中要求极高灵巧度的问题。

    推荐理由:原文点明训练完全在模拟中完成并迁移到物理世界,读者可据此理解强化学习在真实机器人上的可行性路径。