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OpenWebUI是一個(gè)為LLMs設(shè)計(jì)的友好型Web用戶界面,支持Ollama和OpenAI兼容的API。它提供了直觀的聊天界面、響應(yīng)式設(shè)計(jì)、快速響應(yīng)性能、簡易安裝、代碼語法高亮、Markdown和LaTeX支持、本地RAG集成、Web瀏覽能力、提示預(yù)設(shè)支持、RLHF注釋、會(huì)話標(biāo)記、模型下載/刪除、GGUF文件模型創(chuàng)建、多模型支持、多模態(tài)支持、模型文件構(gòu)建器、協(xié)作聊天、OpenAIAPI集成等功能。欲了解更多信息并體驗(yàn)OpenWebUI的強(qiáng)大功能,請(qǐng)?jiān)L問OpenWebUI官方網(wǎng)站。
TeachableMachine是一個(gè)由Google開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,它允許用戶快速、簡單地創(chuàng)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無需專業(yè)知識(shí)或編程技能。用戶可以用它來教電腦識(shí)別圖片、聲音或人的動(dòng)作。還可以將模型導(dǎo)出到不同的格式,以便在其他地方使用,如Coral、Arduino等。
蘋果公司與康奈爾大學(xué)的研究人員于10月份悄然推出了一款名為「Ferret」的開源多模態(tài)大型語言模型。這一研究成果首次在Github上發(fā)布,但并未引起太多關(guān)注,沒有進(jìn)行任何宣布或慶祝??紤]到蘋果與NvidiaGPU采用的歷史,這被視為對(duì)GPU制造商的罕見認(rèn)可。
生成式大語言模型因其在各種任務(wù)中的出色表現(xiàn)聞名,包括復(fù)雜的自然語言處理、創(chuàng)意寫作、問答和代碼生成。LLM已在易于使用的本地系統(tǒng)上運(yùn)行,包括帶有消費(fèi)級(jí)GPU的家用PC,以改善數(shù)據(jù)隱私、可定制模型并降低推理成本。PowerInfer顯著提高了LLM推理速度,表明其作為在GPU功能有限的臺(tái)式電腦上執(zhí)行高級(jí)語言模型的解決方案的潛力。
字節(jié)跳動(dòng)AI研究團(tuán)隊(duì)最近推出了一項(xiàng)名為StemGen的音樂生成項(xiàng)目,該項(xiàng)目采用了一種創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)方法,旨在讓模型能夠模仿現(xiàn)有音樂中的模式和結(jié)構(gòu),并以一種非常前衛(wèi)的方式回應(yīng)音樂背景。與常用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)不同,StemGen采用了一種非自回歸、基于Transformer的模型,強(qiáng)調(diào)對(duì)音樂背景的聽取和響應(yīng)不是依賴于抽象的條件。通過MeanOpinionScore測(cè)試確認(rèn)了該模型生成逼真音樂結(jié)果的能力。
谷歌DeepMind的研究人員與加州大學(xué)伯克利分校、麻省理工學(xué)院和阿爾伯塔大學(xué)合作開發(fā)了一個(gè)名為UniSim的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以為訓(xùn)練各種人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建真實(shí)的模擬。研究人員表示,下一個(gè)生成模型的重要里程碑是模擬人類、機(jī)器人和其他互動(dòng)實(shí)體采取行動(dòng)時(shí)的逼真體驗(yàn)UniSim正是他們希望實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的工具。盡管UniSim的培訓(xùn)成本相對(duì)較高,但研究人員希望它能夠引發(fā)廣泛的興趣,以改善機(jī)器智能。
注意力很有用,但計(jì)算成本很高。一旦訓(xùn)練完成,通過一些微調(diào)計(jì)算,您可以減少SRF注意力并消除對(duì)序列長度的依賴,從大大加快速度。它可以幫助研究人員和開發(fā)者更高效地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,提高模型的性能和效率。
來自加州伯克利分校、圣克魯斯分校以及慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究人員發(fā)表論文,闡述了一種嶄新的模型,將深度學(xué)習(xí)引入地震預(yù)測(cè)領(lǐng)域。該模型被命名為RECAST,相比自1988年問世以來改進(jìn)有限的當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)模型ETAS,RECAST可利用更大的數(shù)據(jù)集,提供更高的靈活性。你會(huì)看到它朝著正確的方向發(fā)展。
Google旗下的人工智能子公司DeepMind發(fā)布的一項(xiàng)研究表明,大型語言模型除了在文本數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)出色之外具備出色的圖像和音頻數(shù)據(jù)壓縮能力。這一發(fā)現(xiàn)為重新審視LLMs的潛力提供了新的角度。這表明LLMs的性能與數(shù)據(jù)集的大小有關(guān),壓縮率可以作為評(píng)估模型對(duì)數(shù)據(jù)集信息學(xué)習(xí)的指標(biāo)。
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