UL2 对比 ggml.ai

题为“UL2：统一语言学习范式”的研究论文专注于为预训练语言模型创建一个全面的框架，该框架在各种数据集和设置中表现出色，应对现有预训练模型通常专门针对特定类型问题的挑战。作者 Yi Tay 和团队将架构原型与预训练目标分开，在 NLP 中呈现更广泛的自我监督视角。引入了一种名为 Mixture-of-Denoisers (MoD) 的新型预训练目标，混合了不同的预训练方法。此外，本文还探讨了模式切换，将下游微调与明确的预训练方法联系起来。

通过严格的实验，作者证明他们的方法，特别是当扩展到 20B 参数时，在 50 个已知的 NLP 任务上获得了最先进的 (SOTA) 荣誉，并展示了令人印象深刻的上下文学习能力，超越了 GPT 等模型3 和 T5 在各种基准测试中。该团队公开发布了针对其 UL2 20B 和 Flan-UL2 20B 模型的基于 Flax 的 T5X 检查点，为 NLP 研究和应用做出了重大贡献。

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。