ggml.ai vs Llama 2

ggml.ai está na vanguarda da tecnologia de IA, trazendo poderosos recursos de aprendizado de máquina diretamente para o limite com sua inovadora biblioteca de tensores. Construído para suporte a grandes modelos e alto desempenho em plataformas de hardware comuns, ggml.ai permite que os desenvolvedores implementem algoritmos avançados de IA sem a necessidade de equipamento especializado. A plataforma, escrita na eficiente linguagem de programação C, oferece suporte para flutuação de 16 bits e quantização de inteiros, juntamente com diferenciação automática e vários algoritmos de otimização integrados, como ADAM e L-BFGS. Possui desempenho otimizado para Apple Silicon e aproveita os intrínsecos AVX/AVX2 em arquiteturas x86. Os aplicativos baseados na Web também podem explorar seus recursos por meio do suporte WebAssembly e WASM SIMD. Com zero alocações de memória em tempo de execução e ausência de dependências de terceiros, ggml.ai apresenta uma solução mínima e eficiente para inferência no dispositivo.

Projetos como whisk.cpp e llama.cpp demonstram os recursos de inferência de alto desempenho do ggml.ai, com o whisker.cpp fornecendo soluções de fala para texto e o llama.cpp focando na inferência eficiente do modelo de linguagem grande LLaMA da Meta. Além disso, a empresa aceita contribuições para a sua base de código e apoia um modelo de desenvolvimento de núcleo aberto através da licença MIT. À medida que a ggml.ai continua a se expandir, ela procura desenvolvedores talentosos em tempo integral com uma visão compartilhada de inferência no dispositivo para se juntarem à sua equipe.

Projetado para ir além dos limites da IA, ggml.ai é uma prova do espírito de diversão e inovação na comunidade de IA.

A próxima geração do nosso modelo de linguagem grande de código aberto

Esta versão inclui pesos de modelo e código inicial para modelos de linguagem Llama pré-treinados e ajustados – variando de parâmetros de 7B a 70B.

O Llama 2 foi treinado com 40% mais dados do que o Llama 1 e tem o dobro do comprimento do contexto.

Treinamento Llama-2-chat: Llama 2 é pré-treinado usando dados online disponíveis publicamente. Uma versão inicial do Llama-2-chat é então criada através do uso de ajuste fino supervisionado. Em seguida, o Llama-2-chat é refinado iterativamente usando Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que inclui amostragem de rejeição e otimização de política proximal (PPO).

A Meta e a Microsoft fizeram parceria para revelar o Llama 2, o sucessor de código aberto de seu modelo de linguagem grande amplamente utilizado, o Llama. Este modelo inovador foi projetado para aprimorar os recursos da IA, oferecendo-a gratuitamente para pesquisa e uso comercial. Reconhecida como parceira preferencial, a Microsoft está integrando o Llama 2 em seu catálogo de modelos Azure AI, fornecendo aos desenvolvedores ferramentas robustas nativas da nuvem e otimização para plataformas Windows.

Llama 2 também pode ser acessado por meio de outros provedores importantes, como AWS e Hugging Face. Dedicadas à inovação responsável da IA, a Meta e a Microsoft enfatizam a transparência e o desenvolvimento orientado para a comunidade com recursos como exercícios de red-teaming, um esquema de transparência e um guia de utilização responsável. Iniciativas colaborativas como a Open Innovation AI Research Community e o Llama Impact Challenge também fazem parte do lançamento, com o objetivo de estimular aplicações responsáveis do Llama 2 em vários setores.