这里姑且不再细抠，总之，过去软件开源给我们的印象就是，甭管什么阆苑仙葩，只要一开源就能人手一份，而且很快还会有各种换皮魔改，同人逼死官方。往好了说，这叫开源带来澎湃力量。...为什么？原因不复杂，因为大语言模型的所谓开源，实际上是有三个对象。源码只是其中之一。我不是针对谁，在座各位即使拿到了源码，剩下能做的也就只有点赞鼓掌。 人工智能三要素，算法、算力和数据。...好了，假设你七星聚顶，三大要素都凑齐了，接下来是不是就能炼出ChatGPT了呢？前面我们说过，“你才有可能最终得到一款和ChatGPT类似效果拔群的模型”。为什么是有可能？...那么，现在很多研究者在呼吁的开源，到底是要开源什么呢？开源模型，具体来说，是开源训练好的模型参数。模型参数拿到手，基本上就能完整复现能力了。...这里为咱们的中文开源大语言模型打个Call吧，能讲中文还开源的大语言模型真的不多，清华放出来的ChatGLM-6B应该是佼佼者，而是真·单卡就能运行。这里说的是消费级显卡。
从大企业到小型创业公司，我们都在帮助它们开发使用无服务器技术的应用程序。 大家知道，几乎所有的 Serverless 产品都是按使用量付费的。...我想告诉大家的是，加入无服务器领域的开源社区的价值，以及这对一个软件工程师有什么大的影响。 首先，向大家介绍我们正在维护的一些开源项目。...我为什么要加入开源社区？ 以上是我们的开源项目的介绍。接下来，我将说说我的背景和经历，解释为什么我一直在为开源而努力。 从我开始做软件工程师到现在，大概有 15 年了。...总结一下，什么是参与开源社区的重要的事？无服务器技术实际上得到了很多开源项目的支持，这是无服务器领域的一大特色。 为什么？这并不意味着云厂商的产品质量差。无服务器技术尚未成熟，而且永远不会停止发展。...他们为客户提供咨询或开发服务，以 AWS Serverless 为主。Horike 是一位开源软件爱好者，为 Serverless 维护一些开源软件。
从大企业到小型创业公司，我们都在帮助它们开发使用无服务器技术的应用程序。 ? 大家知道，几乎所有的 Serverless 产品都是按使用量付费的。...我想告诉大家的是，加入无服务器领域的开源社区的价值，以及这对一个软件工程师有什么大的影响。 ? 首先，向大家介绍我们正在维护的一些开源项目。...我为什么要加入开源社区？ 以上是我们的开源项目的介绍。接下来，我将说说我的背景和经历，解释为什么我一直在为开源而努力。 从我开始做软件工程师到现在，大概有 15 年了。...总结一下，什么是参与开源社区的重要的事？无服务器技术实际上得到了很多开源项目的支持，这是无服务器领域的一大特色。 为什么？这并不意味着云厂商的产品质量差。无服务器技术尚未成熟，而且永远不会停止发展。...他们为客户提供咨询或开发服务，以 AWS Serverless 为主。Horike 是一位开源软件爱好者，为 Serverless 维护一些开源软件。 点击观看精彩演讲视频 ---- 推荐阅读 ?
近期，DeepSeek等AI大模型的涌现，更是将这一趋势推向了新的高潮。那么，AI大模型究竟能为我们带来什么？它对我们的生活、社会乃至未来又将产生怎样的影响呢？...它通过学习我们的生活习惯、偏好和需求，为我们提供了更加个性化、智能化的服务。在智能家居领域，AI大模型能够根据我们的日常行为模式，自动调节家居设备的运行状态。...在出行方面，AI大模型的应用同样令人瞩目。它能够实时分析交通状况、天气情况等因素，为我们规划出最优的出行路线。同时，通过与自动驾驶技术的结合，AI大模型有时还能帮助我们实现安全、高效的自动驾驶体验。...AI大模型带来的挑战与应对尽管AI大模型为我们带来了诸多便利和进步，但它的快速发展也带来了一些挑战和问题。如何确保数据安全、保护个人隐私、避免算法歧视等问题成为我们需要关注和解决的重要议题。...未来，随着AI大模型的不断进步，我们将在工作和学习中看到更多的智能化和自动化解决方案，而我们需要做的，就是紧跟技术前沿，灵活应用，为自己和社会创造更大的价值。
后来买它开源了Llama，点开了开源大模型这条科技树，然后一发不可收拾。初代Llama其实不怎样样，但架不住开源的buf太强，巨头都瑟瑟发抖。现在出到2了，更不是同日而语，一句话，未来可期。...Llama点开的开源大模型科技树也颠覆了大模型原本应该出现的巨头炼丹、虾米调参范式，也颠覆了巨头想靠炼丹躺赢的预定路线。...最初的想法，应该也是认为世界线会朝巨头炼丹、虾米调参收束，有了大模型，未来总会有办法卖钱。 但是，在开源大模型用爱发电的冲击下，这条世界线崩塌了。...那么通常只有最后一种情况，你的性能比开源模型要强一点，但说不好什么时候就被超过去，再加上还有买它这种自爆式开源的奇葩角色搅局，这个时候直接卖API肯定卖不好，买家肯定犯嘀咕。 怎么办？给免费体验版。...为什么开源大都是7B大小？最直接的答案是致敬Llama，因为Llama最先开源的就是7B。但这个答案显然没有说到点子上。 我觉得7B天然适合当免费体验版，概括三个字：好把玩。
在学习Java基础语法的时候，初学者的我们可能都会有这么一个疑问为什么byte类型的取值范围为什么是[-128,127]而不是[-127,127]。...机器数是带符号的，在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1。 比如：十进制中的数 +3 ，计算机字长为8位，转换成二进制就是00000011。如果是 -3 ，就是 10000011 。...所以，为区别起见，将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值。...负数的补码：反码+1 例如： 解释：为什么byte类型的取值范围为-128~127？ 现在我们知道了计算机可以有三种编码方式表示一个数....这就是为什么8位二进制, 使用原码或反码表示的范围为[-127, +127], 而使用补码表示的范围为[-128, 127]。
开源与闭源大模型的比赛从此刻开始正式打响。面对开源大模型更低的成本、更快的迭代速度、更高的定制化上限，闭源大模型的壁垒会由什么构建，成为一个问题。...东北大学教授肖桐举例称，以机器翻译场景为例，我们可以用一个类似于 Llama2 这样的开源模型去做指令微调，虽然翻译性能达到不错的程度，但是最终会发现性能上限仍然受限，因为开源大模型的某些能力是在预训练阶段获得的...Llama2 为开源社区贡献的新的技术里程碑，不仅拉高了闭源公司整体的自研门槛，或许还将动摇很大一部分公司「继续自研」的决心。...「国内已经在牌桌上的大模型公司对如何做到 GPT-3.5 大多已经没有什么疑问，但下一步如何做到 GPT-4 仍然需要花大力气探索，因此 Llama2 在技术上对大厂没有什么参考意义」。...以 Llama2 本身所欠缺的中文语料为例，仅在 Meta 开源 Llama2 次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 Llama2 模型「Chinese Llama 2 7B」就出现了。
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385，主题包含：Tensorflow...（这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10，帮你找找上班的感觉！...③ 从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！...④我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30 ⑤资源 | 机器学习十大热文新鲜出炉，这个月你该读哪篇？...Augmentor ▌Rank 3：TensorFlow Hub（350 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块的开源库
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条（AI_Thinker） 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github 平均 star为 1385...（这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10，帮你找找上班的感觉！...③ 从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！...④我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30 ⑤资源 | 机器学习十大热文新鲜出炉，这个月你该读哪篇？...Augmentor ▌Rank 3：TensorFlow Hub（350 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个发布、发现和重用TensorFlow中机器学习模块的开源库
今天我们来分析和对比一下目前比较流行的几个开源LLM在模型结构上有什么区别，这里挑选的openai的gpt2、开源鼻祖llama、国内的代表qwen2、欧洲的代表号称效果很好的模型mistral...、和号称完全开源的模型olmo。...上面就是llama和gpt2模型结构的区别，主要的变化在于：1、使用了旋转位置编码；2、mlp添加门控机制；3、bias都设置为False；4、全程放弃dropout操作。...首先是整体结构的对比：添加图片注释，不超过 140 字（可选）可以看到这4个模型整体结构基本一致，只是olmo使用了LayerNorm（与之前的gpt2一致，不清楚为什么olmo要用这个。...不过这对大模型的业界工作可能也是一个好消息，模型结构是确定的，大家只需要把更多的精力关注在数据和训练策略上就可以了，一定程度上降低了大模型开发的复杂度。
2、运行效率低 现有的这些开源软件主要用来处理互联网上的非结构化数据，但是通过物联网采集来的数据都是时序的、结构化的。用非结构化数据处理技术来处理结构化数据，无论是存储还是计算，消费的资源都大很多。...与通用的大数据处理工具相比，它具备什么样的特点呢？下面仔细分析一下。 1、必须是高效的分布式系统。...这么大的数据量，任何一台服务器都无法处理，因此时序数据处理系统必须是分布式的、水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询功能。...4、需要高效的缓存功能 在绝大部分场景中，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示等。时充数据处理系统需要提供高效机制，让用户可以获取全部或符合过滤条件的部分设备的最新状态。...11、需要支持即席分析和查询 为提高数据分析师的工作效率，时序数据处理系统应该提供命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。
这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。...以数学为中心：不同于过去专注于通用领域的语料，如 Pile, RedPajama, 或者多语言语料 ROOTS 等等，MathPile 专注于数学领域。...多样性：MathPile 的数据来源广泛，比如公开开源的数学教科书，课堂笔记，合成的教科书，arXiv 上的数学相关的论文，Wikipedia 上关于数学相关的条目，ProofWiki 上的引理证明和定义...数据处理细节 在大模型领域竞争愈演愈烈的今天，很多科技公司都不再公开他们的数据，还有他们的数据来源，配比，更不用说详细的预处理细节。...目前，MathPile 已更新至第二版，旨在为开源社区的研究发展贡献力量。同时，其商业版数据集也已向公众开放。
推动全球AI大模型发展的重量级开源大模型Grok-1到底是什么？ 摘要： 在本篇博客中，我们将深入探讨Grok-1，这个由xAI团队开发的3140亿参数的混合专家模型。...Grok-1不仅仅是一个模型，它是AI领域的一次重大突破，代表了大模型发展的未来方向。...关键词包括：Grok-1, 大模型, 开源, 混合专家模型, 参数, Apache 2.0许可证, AI技术, 机器学习, 深度学习。...在AI的世界里，大模型的发展正以前所未有的速度推进科技的边界，而Grok-1无疑是这场变革中的佼佼者。让我们一起深入了解Grok-1，看看它为何能成为推动全球AI大模型发展的重量级开源大模型。...Grok-1的发布不仅是xAI团队技术实力的展示，也是开源社区和AI研究者的一大福音。
作者的研究核心是开源CT-LLM的全部训练过程，包括为策划大规模适当预训练中文语料库（MAP-CC）所采取的精心数据处理流程，以及建立包含多学科的中文难题基准（CHC-Bench）。...作者的贡献有三方面： MAP-CC 一个拥有800亿标记的开源中文预训练数据集，以及一套详细的清洗中文网络语料库流程，为NLP社区提供高质量的中文预训练数据及数据准备的有效方法。...LLM with Chinese Language Ability 在LLM领域，技术的进步催生了一系列展现卓越语言能力的开源模型。...这一空白突显了在语言技术发展中，开发本地化、开源中文模型的关键兴趣领域，强调了定制方法在语言技术演变中的重要性。...这促进了更广泛的NLP研究、创新以及对开源社区的贡献。 参考 [1].Chinese Tiny LLM:.
纽约大学的谢赛宁教授和Yann LeCun团队最近发布了一种开源的多模态大型语言模型（MLLM），名为“Cambrian-1”。...这一研究重点探讨了视觉表征学习对于理解语言的重要性，并提出了一种以视觉为中心的方法来设计多模态模型。...该团队全面开源了模型权重、代码、数据集以及详细的指令微调和评估方法，这一举措在学术界和工业界均引起了广泛关注。 寒武纪1号的开发是基于一种认识，即视觉感知的提高对于动物（包括人类）的演化至关重要。...此外，该团队还介绍了一个全新的以视觉为中心的基准测试CV-Bench，用于评估视觉表征的效果。这一基准测试通过VQA（视觉问答）格式，更好地指导未来视觉表征的开发。...这种新的多模态大语言模型在处理视觉和语言的交互任务中表现出了卓越的性能，可能会成为未来AI研究的一个重要方向。
介绍 CellReport 是一个以 复杂统计报表 为核心目标的制作、运行工具。...你可以使用数据库、excel文件、api服务、已有报表等为数据源，通过内置的集合函数组织数据，以类excel界面设计最终呈现结果。...报表运行环境内置了类js语言环境，所有运算都是以该语言为核心。通常制作报表，我们只需要记住10个左右的函数，以及+-*/ ，就足够我们制作复杂的统计报表了。...前端是以vue 为基础，通过template-compiler模板编译器，可自由控制echart、数据展现等组件的显示样式。 后端运行的基础环境是net6。内存效率利用极高，仅需300M左右内存。
当前业界主流的大规模图计算系统主要有Facebook的Big Graph、Power graph、Data bricks的 Spark GraphX等，但这些系统并不都支持图挖掘、图表示学习、图神经网络的三大类型算法...目前业界的大规模图计算系统主要有Facebook的Big Graph, Power graph, Data bricks的 Spark GraphX, Gemini, 以及阿里的Euler，但这些系统并不都支持三大类型算法...Angel的PS是针对高维稀疏模型设计的, 而大图是非常高维、有多达十亿的节点，也是稀疏的, 因此PS架构也适合处理图数据。图算法有多种类型，如图挖掘算法、图表示学习、图神经网络。...PyTorch on Angel是为图神经网络而设计的，运行在Spark on Angel之上。图神经网络最近发展迅速, 但大规模的图神经网络会遇到大数据问题，也会遇到机器学习问题....像GNN，也归为一类 最后一类算法是图神经网络。图有很多节点，每个节点都有自己的特征。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌罕见open的AI，给开源大模型到底带来了什么？...科技巨头出品、全面对外开放、免费可商用、笔记本就能跑……各种福利标签的加持之下，近乎让全球的“观众老爷们”为之雀跃。 而就在最近，不少网友们也开始了对Gemma的各种测评。...例如有人就用ollama在Macbook上跑了一下Gemma 7B，所做的任务是根据文章开头的文字来判定文章的类型。 并在体验过后给出了评价： 还比较稳定和准确！...结语 最后，回答一下文章最开始的那个问题—— Gemma给开源大模型到底带来了什么？ 首先，是趋势。 自从大模型的热度起来之后，对于开源和闭源的话题也是一直在持续。...从这一点上来看，Gemma的发布不仅是在开源大模型界新添强势玩家这么简单，更是给中国开源大模型，甚至整个AI大模型行业都带来了一份信心。
今天我们就好聊聊架构设计，在开始之前先给大家分享一下这几天我一直在听的《从零开始学架构》里面关于架构设计的定义以及架构设计的三大原则，希望能对大家有所启发。...我们会对新员工培训整个系统的架构，参加架构设计评审，学习业界开源系统（例如，MySQL、Hadoop）的架构，研究大公司的架构实现（例如，微信架构、淘宝架构）……虽然“架构”这个词常见，但如果深究一下“...架构”到底指什么呢？...例如： 架构和框架是什么关系？有什么区别？...我们只知道他们抗住了多少次“双 11”，做了多少优秀的系统，但经历了什么样的挑战、踩了什么样的坑，只有他们自己知道！
先来一睹理论篇系列： 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的窗口模型(二) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的触发器模型(三) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的增量处理模型...核心的设计原则 从数据类型角度，数据处理系统要处理的数据只有两种：有限数据集和无限数据集流，故应该使用有边界/无边界等词汇来描述数据源，而不是批/流；同时，为了统一数据处理类型，应该将有限数据集视为无限数据流的特例...也就是说基于事件时间的处理为确定性计算，即每次计算结果都一样；而基于处理时间的处理为非确定性计算，即每次的计算结果可能不同。 一、计算什么结果？...解决了在哪里计算的问题，只是向前迈了一大步，何时关闭窗口并计算出结果发往下游呢？...：水位线为12.00，表示早于12.00的事件已经被完全处理了，理论上讲水位线解决了窗口数据何时完整的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
