UniLM 对比 ggml.ai
在 UniLM 和 ggml.ai 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出？我们评估评论、定价、替代品、功能、赞成票等等。
当我们把 UniLM 和 ggml.ai 放在一起时，哪一个会成为胜利者？
让我们仔细看看UniLM和ggml.ai，两者都是AI驱动的large language model (llm)工具，看看它们有什么不同。 有趣的是，这两种工具都设法获得了相同数量的赞成票。 由于其他 aitools.fyi 用户可能决定获胜者，现在轮到你投票并帮助我们决定获胜者了。
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UniLM
什么是 UniLM?
本文介绍了 UniLM，一种统一的预训练语言模型，它可以作为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的新基准。它的独特之处在于使用了共享 Transformer 网络，该网络在单向、双向和序列到序列任务上进行了预训练，并采用特殊的自注意力掩码进行上下文预测控制。 UniLM 在 GLUE 基准测试中优于 BERT，在 SQuAD 2.0 和 CoQA 问答中表现出色，在五个 NLG 数据集中创造了新记录，包括在 CNN/DailyMail 和 Gigaword 摘要任务中的显着改进。作者共享的模型和代码有助于研究社区取得进一步的进展。
ggml.ai
什么是 ggml.ai?
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。
UniLM 赞同数
ggml.ai 赞同数
UniLM 顶级功能
全面的预训练： UniLM 针对单向、双向和序列到序列语言建模任务进行了预训练。
双用途设计： 针对自然语言理解和生成进行了优化，使其成为 NLP 中的多功能工具。
卓越的自注意力控制： 共享 Transformer 网络中独特的自注意力掩码允许特定于上下文的预测。
基准卓越： 在多个基准上取得了最先进的结果，超越了 BERT 等之前的模型。
开源贡献： 作者提供预训练模型和代码的访问权限，以供社区使用和改进。
ggml.ai 顶级功能
用 C 编写： 确保跨各种平台的高性能和兼容性。
针对 Apple Silicon 的优化： 在 Apple 设备上提供高效的处理和更低的延迟。
支持 WebAssembly 和 WASM SIMD： 促进 Web 应用程序利用机器学习功能。
没有第三方依赖项： 实现整洁的代码库和方便的部署。
引导语言输出支持： 通过更直观的 AI 生成响应来增强人机交互。
UniLM 类别
- Large Language Model (LLM)
ggml.ai 类别
- Large Language Model (LLM)
UniLM 定价类型
- Freemium
ggml.ai 定价类型
- Freemium