Orca 对比 ggml.ai

人工智能的最新进展为机器学习的开拓性研究铺平了道路，特别是针对较小人工智能模型的细化。受这一概念的启发，微软研究院推出了“Orca”，这是一种尖端方法，旨在通过利用 GPT-4 等大型基础模型产生的强大解释轨迹来升级这些紧凑型 AI 结构的学习过程。

这种创新方法解决了人工智能模仿学习领域遇到的几个挑战，例如来自较大模型的表面输出的有限学习信号、小型且同质训练数据集的限制性，以及至关重要的缺乏严格的评估参数直接影响到这些模型的整体质量和可靠性。 Orca 证明了微软致力于发展人工智能学习并增强小型模型的推理、解释和最终理解能力，就像大型模型一样。

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。