Meta 推出了開源大型語言模型 Llama。這一代特別引人注目,因為 80 億參數的模型小到可以在家用電腦上運行,效能卻不輸比它大十倍的模型。在許多應用場景下,它給出的回應品質已經能媲美 GPT-4。在這篇文章裡,我會說明自架 Llama 3 的優缺點,並提供設定方式與資源,讓讀者也能輕鬆動手。
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在AI領域的競爭中,Meta再次展現了其不可忽視的實力。Mark Zuckerberg的公司最近發布了他們迄今為止最強大的大型語言模型 Llama 3.1,這不僅是免費的,而且還可以說是開源的。這一舉動無疑將在AI界掀起巨浪,但它真的能與OpenAI和Google等巨頭抗衡嗎?讓我們一起深入探討

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繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要

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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中,介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token,現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference

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已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了,現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模,看看運算時間的等級。

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