今年2月，Meta「开源」了一个新的大模型系列——Llama（LargeLanguageModelMetaAI），参数量从70亿到650亿不等。几个月后，Llama2的发布更是开启了大模型的可商用化先河，很多人将Llama2的开源形容为大模型的「安卓时刻」。由于Llama和Llama2系列模型出色的性能，很多人将其视为替代品。人人都在夸赞Meta为开源社区带来的贡献，但对于参与Llama项目的一些科学家和工程师来说，这种赞扬太少，也太迟了。据TheInformation报道，了解内部情况的人员表示，参与Llama项目的很多人都辞职了，原因是Meta的另外一个研究团队与Llama团队就计算资源展
过去6个月，ChatGPT的爆火，彻底让Meta坐不住了。从2月开始开源大模型系列LLaMA的发布，到Llama2升级、再到编码模型CodeLlama，Meta可谓是赌上所有去ALLINAI。在开源社区，Llama系列模型的免费研究和商用，直接点燃了平替模型裂变的火种。可是，Meta在风光的同时，AI团队正面临着离职潮。TheInformation独家报道，因内部算力之争，LLaMA和OPT项目的团队成员，大半已经辞职。图片甚至，Meta直接弃掉他们正研发能与PaLM匹敌的模型，将MetaAI的两个实验室团队重组，以专注研发Llama2。Meta大部分研究人员的离职，恰恰暴露了，算力短缺是布局
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。视频动作跟踪，已经精确到了每个像素！Meta最新推出的视频跟踪工具CoTracker，发布没多久就在GitHub上斩获了1.4k星标。从官方发布的几个DEMO来看，效果还是很震撼的。一场马术比赛中，马匹在骑手的操纵下优雅地跨过障碍，画出了优美的弧线。还有一架帆船乘风破浪，仿佛捉住了风的影子。另一边，一位跳伞运动员从空中划过，留下了一道绚丽的彩虹……对这个新“玩具”，有网友评论说，它不仅能改变物体追踪技术，也将在体育(动作)分析、野生动物追踪，甚至电影后期领域掀起一场新的革命。我们也第一时间上手试玩了一下线上的简易版本，
简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望。然而，它也给NLP引入了一些RL相关的复杂性:既要构建一个好的奖励函数，并训练一个模型用以估计每个状态的价值(value);又要注意最终生成的LLM不能与原始模型相差太远，如果太远的话会使得模型容易产生乱码而非有意义的文本。该过程非常复杂，涉及到许多复杂的组件，而这些组件本身在训练过程中又是动态变化的，因此把它们料理好并不容易。Rafailov、Sharma、M
9月4日消息，Meta日前发布了一款名为FACET的开源数据集，旨在帮助研究人员审核计算机视觉模型中的偏差。在一篇博客文章中，Meta详细说明，使用目前的基准测试方法很难评估人工智能的公平性。根据Meta的说法，FACET将通过提供一个大型评估数据集来简化这项任务，研究人员可以使用该数据集来审核几种不同类型的计算机视觉模型。Meta研究人员在博客文章中详细介绍说：“该数据集由32,000张包含50,000人的图像组成，由专家人类注释者标记人口统计属性，如感知的性别表现，感知的年龄组，额外的身体属性，如感知的肤色、发型，以及与人相关的类别，如篮球运动员，医生等。FACET还包含SA-1B中69,
本篇文章，我们聊聊如何使用Docker容器快速上手朋友团队出品的中文版LLaMA2开源大模型，国内第一个真正开源，可以运行、下载、私有部署，并且支持商业使用。写在前面感慨于昨天MetaLLaMA2模型开放下载之后，GitHub上出现了许多“只有Readme文档”的开源模型项目，并一时间在各个群里疯狂传播，宛如“郁金香泡沫”故事里的期货一般。中午吃饭的时候，和朋友一起吐槽，朋友说，这玩意又不难，今晚整一个吧。也希望能藉此让中文开源生态变的更好一些，于是本文的主角就有了：中文版LLaMA2模型。项目地址在：https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2
ChatGPT引发的大模型热潮愈演愈烈，全球科技巨头和明星初创争相入局，打造以AI大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。其中LLaMA系列模型，因良好的基础能力和开放生态，已积累了海量的用户和实际应用案例，成为无数开源模型后来者的模仿和竞争的标杆对象。但如何降低类LLaMA2大模型预训练成本，如何基于LLaMA2通过继续预训练和微调，低成本构建AI大模型实际应用，仍是AIGC相关企业面临的关键瓶颈。作为全球规模最大、最活跃的大模型开发工具与社区，Colossal-AI再次迭代，提供开箱即用的8到512卡LLaMA2训练、微调、推理方案，对700亿参数训练加速195%，并提供一站式云平台解决
做研究的童鞋们简直要狂喜！近来，MetaAI研究人员推出一款OCR神器Nougat，能够分分钟把PDF转换为MultiMarkdown。各种复杂数学公式、表格、文字、甚至是扫描版的PDF通通可以提取出来。真有这么神？不如上图说话。拿出一本很有年代感的书籍，每个公示都可以清晰地识别。图片图片即便文档凹凸不平，也不碍事，公示格式照样重现。图片还有PDF中的表格，也能原模原样搬过来。图片不过有柱状图的文档，Nougat暂时还不能呈现。图片这么神的科研利器，究竟是什么来头？科研OCR神器，怎么来？要知道，除了HTML之外，PDF是互联网上第二大重要的数据格式，访问量占比为2.4%。然而，对于科研人员最
Git-DownloadingPackageGit-DownloadingPackageGit-DownloadingPackage下载git，wget需要下载一下（GNUWget1.21.4forWindows），Windows中gitbash完全可以替代原生的cmd，但是对于gitbash会有一些Linux下广泛使用的命令的缺失，比如wget命令。在此，以安装wget命令为例，其他命令可以采用相同的方式解决：1、下载wget二进制安装包，地址：https://eternallybored.org/misc/wget/2、解压安装包，将wget.exe拷贝到C:\ProgramFiles\G
【AI实战】llama.cpp量化cuBLAS编译；nvccfatal:Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'llama.cpp量化介绍llama.cpp编译GPU版1.错误描述2.错误排查解决方法1.查找native2.修改Makefile源码3.重新编译测试参考llama.cpp量化介绍对于使用LLaMA模型来说，无论从花销还是使用体验，量化这个步骤是不可或缺的。llama.cpp量化部署llama参考这篇文章：【AI实战】llama.cpp量化部署llama-33Bllama.cpp编译GPU版1.错误描述与cuBLAS一
