OPT 对比 ggml.ai

Open Pre-trained Transformer (OPT) 模型是参数范围从 1.25 亿到 1750 亿个的大型语言模型的集合。这些模型经过训练可以执行零样本和少样本学习，这在各种语言任务中都表现出了显着的能力。 OPT 模型被设计为比其他大规模语言模型（例如 GPT-3）更易于访问的替代品，GPT-3 由于计算成本而通常需要大量资源来复制。

OPT 还因其开发过程中的环境足迹较小而脱颖而出，与 GPT-3 相比，其碳足迹仅为七分之一。 OPT 背后的研究人员小心翼翼地全面、负责任地分享他们的模型，不仅提供模型权重，还提供他们的开发挑战日志和实验所需的代码。

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。