ggml.ai vs Llama 2

ggml.ai está a la vanguardia de la tecnología de inteligencia artificial y ofrece poderosas capacidades de aprendizaje automático directamente al borde con su innovadora biblioteca de tensores. Creado para admitir modelos grandes y alto rendimiento en plataformas de hardware comunes, ggml.ai permite a los desarrolladores implementar algoritmos de IA avanzados sin la necesidad de equipos especializados. La plataforma, escrita en el eficiente lenguaje de programación C, ofrece soporte de cuantificación de números enteros y flotantes de 16 bits, junto con diferenciación automática y varios algoritmos de optimización integrados como ADAM y L-BFGS. Ofrece un rendimiento optimizado para Apple Silicon y aprovecha los elementos intrínsecos de AVX/AVX2 en arquitecturas x86. Las aplicaciones basadas en web también pueden explotar sus capacidades a través de WebAssembly y la compatibilidad con WASM SIMD. Con sus asignaciones de memoria de tiempo de ejecución cero y la ausencia de dependencias de terceros, ggml.ai presenta una solución mínima y eficiente para la inferencia en el dispositivo.

Proyectos como susurro.cpp y llama.cpp demuestran las capacidades de inferencia de alto rendimiento de ggml.ai, con susurro.cpp proporcionando soluciones de voz a texto y llama.cpp centrándose en la inferencia eficiente del modelo de lenguaje grande LLaMA de Meta. Además, la empresa agradece las contribuciones a su código base y admite un modelo de desarrollo de núcleo abierto a través de la licencia MIT. A medida que ggml.ai continúa expandiéndose, busca desarrolladores talentosos de tiempo completo con una visión compartida de la inferencia en el dispositivo para unirse a su equipo.

Diseñado para llevar la IA al límite, ggml.ai es un testimonio del espíritu de juego e innovación en la comunidad de IA.

La próxima generación de nuestro modelo de lenguaje grande de código abierto

Esta versión incluye pesos de modelo y código inicial para modelos de lenguaje Llama previamente entrenados y ajustados, que van desde parámetros 7B a 70B.

Llama 2 se entrenó con un 40 % más de datos que Llama 1 y tiene el doble de longitud de contexto.

Entrenamiento de Llama-2-chat: Llama 2 se entrena previamente utilizando datos en línea disponibles públicamente. Luego se crea una versión inicial de Llama-2-chat mediante el uso de ajustes supervisados. A continuación, Llama-2-chat se refina de forma iterativa utilizando el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), que incluye muestreo de rechazo y optimización de políticas próximas (PPO).

Meta y Microsoft se han asociado para presentar Llama 2, el sucesor de código abierto de su modelo de lenguaje grande ampliamente utilizado, Llama. Este modelo innovador está diseñado para mejorar las capacidades de la IA, ofreciéndola de forma gratuita tanto para investigación como para uso comercial. Microsoft, reconocido como el socio preferido, está integrando Llama 2 en su catálogo de modelos de Azure AI, brindando a los desarrolladores herramientas sólidas nativas de la nube y optimización para plataformas Windows.

También se puede acceder a Llama 2 a través de otros proveedores importantes como AWS y Hugging Face. Dedicados a la innovación responsable en IA, Meta y Microsoft enfatizan la transparencia y el desarrollo orientado a la comunidad con recursos como ejercicios de equipos rojos, un esquema de transparencia y una guía de uso responsable. Iniciativas de colaboración como la Comunidad de Investigación de IA de Innovación Abierta y Llama Impact Challenge también son parte del lanzamiento, con el objetivo de estimular aplicaciones responsables de Llama 2 en varios sectores.