Chain of Thought Prompting 对比 ggml.ai

思维提示链是一种增强与大型语言模型 (LLM) 交互的创新方法，使他们能够提供其推理过程的详细解释。 Wei 等人的工作中强调的这种方法在提高算术、常识理解和符号推理等各种任务中人工智能响应的准确性方面显示出巨大的前景。通过示例和比较分析，读者可以了解这种方法的优势，特别是当应用于具有约 1000 亿个参数或更多参数的大型模型时。然而，值得注意的是，较小的模型并没有那么多好处，并且可能产生较少的逻辑输出。该内容提供了对该技术的复杂性及其局限性的见解，使其成为任何想要深入研究人工智能和快速工程世界的人的宝贵资源。

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。