1. 2023年AI十大瞻望:GPT-4领衔大模型改革,谷歌拉响警报,训练数据告急

新年伊始,大模型的话题热度不减。ChatGPT展示的惊人能力将大模型钻研和利用热度推向低潮,人们强烈探讨着这个高级“物种”的推出意味着什么。

本文作者Rob Toews公布了2023年AI倒退的十大预测,整体来看,大部分预测都离不开“大模型”这个关键词,具体分析也有其情理。当然,其中的文生图、人形机器人等畛域的倒退也无足轻重。2023,让咱们刮目相待。

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2. 机器之心的进化 / 了解AI驱动的软件2.0智能反动

本文将带你领略一次人工智能畛域波澜壮阔的发展史,从关键人物推动的学术停顿、算法和理念的涌现、公司和产品的提高、还有脑科学对神经网络的迭代影响,这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产利用,咱们一起来学点靠近AI实质的货色。

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3. AGI的孤勇者,传奇工程师John Carmack:诧异看不到如我这样的人

AGI是人工智能的圣杯,这位达拉斯最驰名的科技奇才对AGI的谋求就好比是百年难遇的登月口头。在这场针对AGI的角逐当中,参与方还有来自科学家、学者和大型科技公司的“群体思维(groupthink)”的独立竞争,他们也在踊跃寻求解决方案。

去年8月,Carmack发表,他的AGI初创公司Keen Technologies在新一轮融资中从多个出名投资者手中筹集了2000万美元。2022年12月,卡马克辞去了Meta虚拟现实部门的领导职务,全身心投入AGI研发。

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4. OpenAI掌门人Sam Altman的胜利学

现在,已成为OpenAI CEO的Sam Altman是寰球范畴内当之无愧的科技领军人物。在离职YC总裁的那一年,曾与有数创业者和技术人才交流过的Sam Altman发表了一篇博客,总结了他眼中获得成功所要具备的13个特质,如果你渴求胜利,或者至多心愿本人变得优良,这篇博客对你的个人成长将有所启发。如果你恰好在职业生涯晚期就看过,无疑是侥幸的。

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5. ChatGPT,和聪慧地设计Infra

作者次要有四个观点:ChatGPT并不是黑科技,是继续凋谢科研的产物;ChatGPT是工程、产品的胜利;ChatGPT不会让人就业,反而会带来更多的机会;Infrastructure 会是这一场仗当中的赢家,然而要聪慧地设计Infra。

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6. Open Assistant:LAION发动开源ChatGPT我的项目

ChatGPT的成果惊人,但不开源。显然开源社区有人憋不住了。LAION(代表作是赫赫有名的数据集LAION-5B)的组织者Christoph Schuhmann与Yannic Kilcher(AI圈出名的YouTube大V)一通视频电话,就启动了我的项目,很快我的项目的Discord讨论组就进了很多人,无比沉闷起来。最开始项目名称是open-chat-gpt,大概一周后改为Open Assistant。

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7. 国内开发者发动ChatRWKV我的项目,做开源ChatGPT

ChatRWKV 相似于 ChatGPT,但由RWKV(100% RNN)语言模型提供反对,这是目前惟一能够在品质和缩放方面与 Transformer 相媲美的 RNN,同时速度更快并节俭 VRAM。

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8. 通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要

ChatGPT呈现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(Large Language Model)成果能好成这样;惊醒是顿悟到咱们对LLM的认知及倒退理念,间隔世界最先进的想法,差得有点远。作者称,作为既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人长于自我反思,于是开始反思,而这篇文章正是反思的后果。

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9. Jeff Dean发推:谷歌年终总结「第三弹」,大力发展Jax

随着算法和硬件越来越简单,以及运行规模越来越大,执行日常工作所需的软件的复杂性也在一直减少。

在这篇文章中,钻研人员概述了过来一年整个谷歌在ML零碎方面获得的泛滥停顿,这些停顿使谷歌可能反对简单模型的服务和训练,同时加重了终端用户的施行复杂性。同时,这篇文章还提到了谷歌如何利用ML自身来改良和设计下一代零碎堆栈的钻研。

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10. 和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被突破?

谷歌晚期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具备很大劣势,但当初却难以充分发挥这些劣势。而在硬件方面,其余 AI 硬件公司很难减弱英伟达的统治位置。直到 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 呈现,机器学习模型的默认软件堆栈将不再是英伟达的闭源 CUDA。

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11. OneFlow v0.9.0正式公布

本次更新蕴含 640 个 commit,残缺更新列表请查看链接:https://github.com/Oneflow-In...,欢送下载体验新版本,期待你的反馈。OneFlow v0.9.0 次要包含9大新增亮点性能和优化。

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12. GLM国产大模型训练减速:性能最高晋升3倍,显存节俭1/3,低成本上手

OneFlow近期将原始的 GLM 我的项目移植到了应用 OneFlow 后端进行训练的 One-GLM 我的项目。得益于 OneFlow 和 PyTorch 无缝兼容性,咱们疾速且平滑地移植了 GLM,并胜利跑通了预训练任务(训练 GLM-large)。

此外,因为 OneFlow 原生反对 DeepSpeed 和 Apex 的很多性能和优化技术,用户不再须要这些插件就可训练 GLM 等大模型。更重要的是,针对以后 OneFlow 移植的 GLM 模型,在简略调优后就能在性能以及显存占用上有大幅晋升。

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13. A16Z:生成式AI平台,谁主沉浮?

不像许多热门的技术趋势在市场跟上其步调前就被适度炒作了,生成式AI的热潮却随同着极高的市场欢送度以及实在的市场收益。如Stable Diffusion和ChatGPT的模型们正在发明用户增长的历史记录,一些利用在公布不到一年的工夫里就实现了1亿美元的年营收。

对照表明,AI模型在某些工作上的体现优于人类好几个数量级。已有足够的晚期数据表明范式转移正在产生。

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14. 35张图,直观了解Stable Diffusion

Stable Diffusion用处多样,是一款多功能模型。首先它能够依据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输出到图像生成的示例。除此之外,咱们还能够应用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时咱们须要同时输出文本和图像)。

本文介绍了Stable Diffusion的内部结构,理解内部结构能够让咱们更好地了解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含意。

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15. “零”代码改变,动态编译让太乙Stable Diffusion推理速度翻倍

近期,OneFlow 团队为太乙 Stable Diffusion 适配了 OneFlow 后端,大大晋升了推理性能,也能够做到一秒出图。不少开发者好奇OneFlow应用了哪些优化“秘笈”,后文将进行简要解读。

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16. “一键”模型迁徙,性能翻倍,多语言AltDiffusion推理速度超快

因为目前大部分团队次要是基于翻译 API + 英文 Stable Diffusion 模型进行开发,所以在应用中文独特的叙事和表白时,英文版模型就很难给出正确匹配的图片内容,这对局部国内用户来说不太不便。

为此,智源研究院出品了首个反对 9 种语言的 AltDiffusion。近期,OneFlow 团队为其适配了 OneFlow 后端,大大晋升了推理性能,也能够做到一秒出图。

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17. Runway公布视频生成器GEN-1,后果比Stable Diffusion 1.5晋升73.83%,比Text2Live晋升88.24%

Runway成立于2018年,是一家AI视频编辑软件提供商,次要为设计师、艺术家和开发人员提供一系列的工具和平台,产品是帮忙专业人士生成各种内容。其公布的GEN-1可通过将图像或文本提示符的组成和款式利用到源视频的构造上,理论地并始终如一地合成新视频,演示成果惊人。GEN-1目前仍处于内测阶段。

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欢送 Star、试用 OneFlow 最新版本:https://github.com/Oneflow-In...