BIG-bench 对比 ggml.ai

GitHub 上提供的 Google BIG-bench 项目提供了一个名为 Beyond the Imitation Game (BIG-bench) 的开创性基准系统，致力于评估和理解语言模型当前和潜在的未来功能。 BIG-bench 是一项开放式协作计划，包括 200 多项不同的任务，满足语言理解和认知能力各个方面的需求。

任务是有组织的，可以通过关键字或任务名称进行探索。感兴趣的人可以公开获取讨论该基准及其对著名语言模型评估的科学预印本。该基准测试是研究人员和开发人员的重要资源，旨在衡量语言模型的性能并推断其发展轨迹。有关基准测试的更多详细信息，包括有关任务创建、模型评估和常见问题解答的说明，可以参阅 GitHub 存储库上提供的该项目的大量文档。

ggml.ai 处于人工智能技术的前沿，通过其创新的张量库将强大的机器学习功能直接带到边缘。 ggml.ai 专为通用硬件平台上的大型模型支持和高性能而构建，使开发人员能够实现先进的人工智能算法，而无需专门的设备。该平台采用高效的 C 编程语言编写，提供 16 位浮点和整数量化支持，以及自动微分和各种内置优化算法（如 ADAM 和 L-BFGS）。它拥有针对 Apple Silicon 的优化性能，并在 x86 架构上利用 AVX/AVX2 内在函数。基于 Web 的应用程序还可以通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 支持来利用其功能。凭借零运行时内存分配和不存在第三方依赖项，ggml.ai 为设备上推理提供了一种最小且高效的解决方案。

诸如whisper.cpp和llama.cpp之类的项目展示了ggml.ai的高性能推理能力，其中whisper.cpp提供语音到文本的解决方案，llama.cpp专注于Meta的LLaMA大语言模型的高效推理。此外，该公司欢迎对其代码库做出贡献，并通过 MIT 许可证支持开放核心开发模型。随着 ggml.ai 的不断扩张，它正在寻找对设备上推理有共同愿景的有才华的全职开发人员加入他们的团队。

ggml.ai 旨在突破边缘人工智能的极限，证明了人工智能社区的游戏和创新精神。