ggml.ai vs Llama 2

ggml.ai est à la pointe de la technologie de l'IA, apportant de puissantes capacités d'apprentissage automatique directement à la périphérie grâce à sa bibliothèque de tenseurs innovante. Conçu pour la prise en charge de grands modèles et des performances élevées sur les plates-formes matérielles courantes, ggml.ai permet aux développeurs d'implémenter des algorithmes d'IA avancés sans avoir besoin d'équipement spécialisé. La plate-forme, écrite dans le langage de programmation C efficace, offre une prise en charge de la quantification flottante et entière 16 bits, ainsi que la différenciation automatique et divers algorithmes d'optimisation intégrés comme ADAM et L-BFGS. Il offre des performances optimisées pour Apple Silicon et exploite les intrinsèques AVX/AVX2 sur les architectures x86. Les applications basées sur le Web peuvent également exploiter ses capacités via la prise en charge de WebAssembly et WASM SIMD. Avec ses allocations de mémoire d'exécution nulles et son absence de dépendances tierces, ggml.ai présente une solution minimale et efficace pour l'inférence sur l'appareil.

Des projets tels que Whisper.cpp et Llama.cpp démontrent les capacités d'inférence hautes performances de ggml.ai, Whisper.cpp fournissant des solutions de synthèse vocale et Llama.cpp se concentrant sur l'inférence efficace du grand modèle de langage LLaMA de Meta. De plus, la société accueille favorablement les contributions à sa base de code et prend en charge un modèle de développement open-core via la licence MIT. Alors que ggml.ai continue de se développer, il recherche des développeurs à temps plein talentueux partageant une vision commune de l'inférence sur appareil pour rejoindre son équipe.

Conçu pour repousser les limites de l'IA à la pointe, ggml.ai témoigne de l'esprit de jeu et d'innovation de la communauté de l'IA.

La prochaine génération de notre grand modèle de langage open source

Cette version inclut les poids des modèles et le code de démarrage pour les modèles de langage Lama pré-entraînés et affinés, allant des paramètres 7B à 70B.

Llama 2 a été formé avec 40 % de données en plus que Llama 1 et a une longueur de contexte deux fois supérieure.

Formation Llama-2-chat : Llama 2 est pré-entraîné à l'aide de données en ligne accessibles au public. Une première version de Llama-2-chat est ensuite créée grâce à des réglages fins supervisés. Ensuite, Llama-2-chat est affiné de manière itérative à l'aide de l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF), qui comprend l'échantillonnage de rejet et l'optimisation des politiques proximales (PPO).

Meta et Microsoft se sont associés pour dévoiler Llama 2, le successeur open source de leur grand modèle de langage largement utilisé, Llama. Ce modèle révolutionnaire est conçu pour améliorer les capacités de l’IA, en la proposant gratuitement à la fois pour la recherche et pour un usage commercial. Reconnu comme partenaire privilégié, Microsoft intègre Llama 2 dans son catalogue de modèles Azure AI, offrant aux développeurs des outils cloud natifs robustes et une optimisation pour les plateformes Windows.

Llama 2 est également accessible via d'autres fournisseurs majeurs comme AWS et Hugging Face. Dédiés à l'innovation responsable en matière d'IA, Meta et Microsoft mettent l'accent sur la transparence et le développement axé sur la communauté avec des ressources telles que des exercices d'équipe rouge, un schéma de transparence et un guide d'utilisation responsable. Des initiatives collaboratives telles que l'Open Innovation AI Research Community et le Llama Impact Challenge font également partie du déploiement, visant à stimuler des applications responsables de Llama 2 dans divers secteurs.