SantaCoder 对比 ggml.ai

SantaCoder 是一个具有里程碑意义的项目，在题为“SantaCoder：不要摘星！”的技术报告中提出。已发布在 arXiv 平台上，标识符为 [2301.03988]。 BigCode 项目由 41 位作者牵头，旨在指导专门为编码应用程序定制的大型语言模型的负责任开发。

该报告分享了对 2022 年 12 月之前所取得进展的见解，特别强调了个人身份信息 (PII) 编辑管道、完善模型架构的广泛实验以及对训练数据的高级预处理方法的探索。该项目的一个显着特点是跨 Java、JavaScript 和 Python 代码库训练 1.1B 参数模型，以及它们在 MultiPL-E 文本到代码基准测试中令人印象深刻的性能。得出了违反直觉的发现，例如发现在 GitHub 星数较少的存储库上训练的模型比星数较多的存储库产生更好的结果。 BigCode 项目中性能最好的模型甚至超越了 InCoder-6.7B 和 CodeGen-Multi-2.7B 等其他模型，尽管其尺寸较小。为了支持开放科学进步，所有模型均在 OpenRAIL 许可证下通过指定 URL 提供。

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。