UniLM vs ggml.ai

Cet article présente UniLM, un modèle de langage unifié pré-entraîné, qui sert de nouvelle référence pour les tâches de compréhension du langage naturel (NLU) et de génération du langage naturel (NLG). Il est unique dans son utilisation d'un réseau Transformer partagé qui est pré-entraîné sur des tâches unidirectionnelles, bidirectionnelles et séquence à séquence, utilisant des masques d'auto-attention spéciaux pour le contrôle de prédiction contextuel. UniLM surpasse BERT dans le benchmark GLUE et excelle dans les réponses aux questions SQuAD 2.0 et CoQA, établissant de nouveaux records dans cinq ensembles de données NLG, y compris des améliorations notables dans les tâches de synthèse CNN/DailyMail et Gigaword. Les modèles et le code partagés par les auteurs aident la communauté des chercheurs à progresser davantage.

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.