OpenAI创始大神手搓千行C代码训练GPT,附PyTorch迁移教程
OpenAI创始大神手搓千行C代码训练GPT,附PyTorch迁移教程纯C语言训练GPT,1000行代码搞定!,不用现成的深度学习框架,纯手搓。 发布仅几个小时,已经揽星2.3k。
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纯C语言训练GPT,1000行代码搞定!,不用现成的深度学习框架,纯手搓。 发布仅几个小时,已经揽星2.3k。
大模型在今年的落地,除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外,算力和推理的优化,可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
近日,朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3:知识的 Scaling Laws》用海量实验(50,000 条任务,总计 4,200,000 GPU 小时)总结了 12 条定律,为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
对代码大模型而言,比能做编程题更重要的,是看是能不能适用于企业级项目开发,是看在实际软件开发场景中用得顺不顺手、成本高不高、能否精准契合业务需求,后者才是开发者关心的硬实力。
随着AI技术的广泛应用,从智能手机到自动驾驶汽车,从智能家居到工业自动化,AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应,确保系统的正常运行,而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
现在的AI还远算不上文字创作的取代者。
投人,仍是现阶段 AGI 领域早期投资最真实的投资逻辑之一。 如果,暂时还没有超低成本的获得用户或者客户的变局,商业上比拼的就是低成本的资金,明星创业者和大厂就更有阶段性优势。如果,当前模型能力还未定性,做出产品 PMF 仍有不确定性,持续融资能力就是投资机构考核创业者的隐性标准,「天才青年创业者密度」就比「故事」、「逻辑」、「产品」更打动投资人。
上个月,彭博社消息称苹果正在与 Google 进行谈判,希望将 Gemini 集成的 iPhone 当中,为 iPhone 的软件提供 AI 相关的新功能。把新系统的核心功能“外包”给第三方,这种做法非常不苹果。
「Real men program in C.」 众所周知,大语言模型还在快速发展,应该有很多可以优化的地方。我用纯 C 语言来写,是不是能优化一大截? 也许很多人开过这样的脑洞,现在有大佬实现了。
不降低大模型算法精度,还能把芯片的算力利用效率提升 2~10 倍,这就是编译器的魅力。