cq9电子平台网站：世界开源大模型Falcon 180B引爆 性能直逼商业模型

　　Falcon180B在多项自然语言处理基准测试中表现强劲，击败了LLaMA2，与GPT-3.5和PaLM2不相上下。

　　Falcon180B可免费商用商业模型，提供了聊天对话版本，任何人都可以试用体验。

　　站长之家（9月7日 消息:近日，阿布扎比的全球领先技术研究中心 TII 发布了一款世界顶级开源大模型 ——Falcon180B。这款模型在3.5万亿 token 的训练下，拥有1800亿参数，性能超过了之前的开源模型 Llama2，甚至接近了谷歌的 GPT-4。Falcon180B 在各项任务中表现出色，被认为是目前最好的开源大模型之一。

　　Falcon180B 的训练过程使用了亚马逊云机器学习平台，并在多达4096个 GPU 上完成了训练，总共进行了大约7，000，000个 GPU 计算时。训练数据主要来自于 RefinedWe 数据集，其中包括对话、技术论文和一小部分代码等多种数据。

　　除了基础模型，研究人员还发布了聊天对线B-Chat，该模型在对话和指令数据集上进行了微调，可以进行实时对话的演示。

　　虽然 Falcon180B 的性能引起了广泛关注，但也有一些人对其质疑。英伟达高级科学家 Jim Fan 指出，Falcon-180B 的训练数据中代码只占了5%，而代码是提高模型推理能力的重要数据，因此对于没有代码能力的模型，无法声称优于 GPT-3.5或接近 GPT-4。

　　总的来说，Falcon180B 作为世界顶级开源大模型，拥有强大的性能和参数规模，在各项任务中表现出色。然而，对于其在代码方面的不足，还需要进一步的探讨和研究。

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　　APE是一种全开源的多模态分割模型，其独特之处在于采用了独立建模每个类别名实例的方法。以往的方法通常将多个类别名联结成一个单独的Prompt，但APE通过对每个类别名或描述短语进行独立建模，可以学习到不同实例之间的差异。未来的研究可以进一步探索APE在其他视觉任务中的应用，以及对其方法进行优化和改进。

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　　随着对生成式人工智能技术需求的激增，大型语言模型的训练和容错性要求也在不断增加。为应对这一挑战，密歇根大学的研究人员开发了一款名为Oobleck的开源大型模型训练框架。Oobleck的开发标志着利用固有冗余提高容错性的新里程碑，为大型模型的高效训练和故障恢复提供了一种创新性的解决方案。

　　通义千问开源全家桶已经有了18亿、70亿、140亿、720亿参数量的4款基础开源模型，以及跨语言、图像、语音等多种模态的多款开源模型。「Qwen-72B模型将于11月30日发布。更大的开源模型可以期待一波了。

　　全球社交、科技巨头Meta在官网宣布，与甲骨文、英特尔、AMD、IBM、索尼、戴尔等57家科技、学术研究机构组成——AI联盟。在这57家组织中很多是大模型开源领域的领导者，例如，类ChatGPT模型的开源鼻祖Meta;文生图领域最知名开源平台StabilityAI;全球著名的大模型开源分享平台之一HuggingFace等。除了汇聚AI领域的领先开发者、科学家、学者、学生和商界领袖，AI联盟还将计划与政府、非营利组织和民间社会组织的现有重要倡议合作，这些组织正在AI领域开展有价值的合作。

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