


Stability AI mengeluarkan model 3B kod stabil yang menyokong larian tempatan dan tiada GPU diperlukan
Stability AI baru-baru ini mengeluarkan model AI pertamanya pada tahun 2024, yang dipanggil Stable Code 3B. Model ini mempunyai 3 bilion parameter dan memfokuskan pada tugas kod tambahan.
Jalankan secara asli pada komputer riba tanpa memerlukan GPU khusus, sambil tetap memberikan prestasi kompetitif dengan model besar seperti CodeLLaMA 7B Meta.
Pada penghujung tahun 2023, Stability AI mula mempromosikan pembangunan model yang lebih kecil, lebih padat dan lebih berkuasa, seperti model StableLM Zephyr 3B untuk penjanaan teks.
Pada awal tahun 2024, Stability AI mengeluarkan model bahasa penting yang dipanggil Stable Code 3B. Malah, versi pratontonnya, Stable Code Alpha 3B, telah dikeluarkan seawal Ogos tahun lalu. Sejak itu, Stability AI terus meningkatkan teknologi. Versi baharu Kod Stable 3B ini direka untuk pelengkapan kod dan juga mempunyai pelbagai ciri tambahan.
Berbanding dengan CodeLLaMA 7b, Kod Stable 3B adalah 60% lebih kecil dalam saiz, tetapi mencapai prestasi yang setanding dengan yang pertama pada tugas pengaturcaraan.
Stable Code 3B mencapai prestasi SOTA (berbanding dengan model bersaiz serupa) pada penanda aras MultiPL-E, seperti Stable Code 3B pada bahasa pengaturcaraan Python, C++, JavaScript, Java, PHP dan Rust Prestasi lebih baik daripada StarCoder.
Pengenalan Penyelidikan
Stable Code 3B dilatih berdasarkan Stable LM 3B, yang mempunyai nombor token latihan sehingga 4 trilion. Selain itu, Kod Stable juga menggunakan data khusus untuk kejuruteraan perisian untuk latihan.
Kod Stabil 3B menyediakan lebih banyak ciri, berprestasi baik walaupun dalam pelbagai bahasa, dan juga mempunyai kelebihan lain, seperti menyokong fungsi FIM (Isi Tengah, teknik latihan baharu) dan boleh diperluaskan saiz Konteks. Kod Stabil asas dilatih pada sehingga 16,384 jujukan token dan mengikut pendekatan yang serupa dengan CodeLlama, iaitu, menggunakan Rotary Embeddings, yang secara pilihan membenarkan pengubahsuaian sehingga 1,000,000 pangkalan putaran Panjang konteks model dilanjutkan lagi kepada 100k token .
Dari segi seni bina model, model Kod Stabil 3B ialah pengubah penyahkod tulen, serupa dengan seni bina LLaMA, dengan pengubahsuaian berikut:
- Kedudukan dibenamkan: Diputarkan pada kedudukan: benam kepala 25% pertama dimensi untuk meningkatkan daya pemprosesan;
- Tokenizer: Gunakan versi GPTNeoX Tokenizer.NeoX yang diubah suai untuk menambah token khas untuk melatih fungsi FIM, seperti
,
Latihan
Training Dataset
Stable Code 3B's training data set terdiri daripada set data berskala besar Facon yang ditapis pada Hubung kami b, CommitPackFT , Isu Github, StarCoder dan latihan tambahan dengan data dari bidang matematik.
Infrastruktur latihan
- Perkakasan: Kod Stabil 3B dilatih pada gugusan AI Kestabilan menggunakan 256 GPU NVIDIA A100 40GB.
- Perisian: Kod Stabil 3B mengguna pakai cabang gpt-neox, menggunakan ZeRO-1 untuk melatih di bawah keselarian 2D (keselarian data dan tensor), dan bergantung pada inti pembenaman putaran perhatian kilat, SwiGLU dan FlashAttention- 2 .
Akhir sekali, mari kita lihat prestasi Kod Stabil 3B:
Laporan teknikal yang lebih terperinci mengenai Kod Stable 3B akan dikeluarkan kemudian, anda boleh menantikannya kemudian, anda boleh menantikannya nanti.
Atas ialah kandungan terperinci Stability AI mengeluarkan model 3B kod stabil yang menyokong larian tempatan dan tiada GPU diperlukan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Apa? Adakah Zootopia dibawa menjadi realiti oleh AI domestik? Didedahkan bersama-sama dengan video itu ialah model penjanaan video domestik berskala besar baharu yang dipanggil "Keling". Sora menggunakan laluan teknikal yang serupa dan menggabungkan beberapa inovasi teknologi yang dibangunkan sendiri untuk menghasilkan video yang bukan sahaja mempunyai pergerakan yang besar dan munasabah, tetapi juga mensimulasikan ciri-ciri dunia fizikal dan mempunyai keupayaan gabungan konsep dan imaginasi yang kuat. Mengikut data, Keling menyokong penjanaan video ultra panjang sehingga 2 minit pada 30fps, dengan resolusi sehingga 1080p dan menyokong berbilang nisbah aspek. Satu lagi perkara penting ialah Keling bukanlah demo atau demonstrasi hasil video yang dikeluarkan oleh makmal, tetapi aplikasi peringkat produk yang dilancarkan oleh Kuaishou, pemain terkemuka dalam bidang video pendek. Selain itu, tumpuan utama adalah untuk menjadi pragmatik, bukan untuk menulis cek kosong, dan pergi ke dalam talian sebaik sahaja ia dikeluarkan Model besar Ke Ling telah pun dikeluarkan di Kuaiying.
