小米首个推理大模型开源（开源推理大模型是什么）
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Llama-2首个全方位评测,国内外开源模型大比拼
1、Llama-2，一款开源语言模型，在2023年7月进入市场，图灵奖得主Yann Lecun在推特上认为这将改变大语言模型市场格局。然而，开源模型是否能符合业界的热切期望？我们对Llama-2进行了全方位评测，借助OpenCompass工具，对比了其在40多个评测集上的表现，从学科、语言、知识、理解、推理五大维度综合衡量模型能力。
2、MetaAI的Llama2技术揭秘与开源影响/ MetaAI最近推出了备受瞩目的Llama2模型系列，包括预训练模型Llama2-Chat，提供三种不同规模：7B、13B和70B。与众不同的是，MetaAI注重的是数据质量而非数量，模型结构采用了Transformer架构，并融入了GQA和丰富的语料库。
3、最强中文版LLaMA-2已发布，训练仅需15小时，成本仅数千元，性能显著优于同级中文汉化模型，全面商用，并促进开源社区繁荣。构建大型模型的高成本是许多企业和开发者面临的挑战。
史上首个100%开源大模型重磅登场!破纪录公开代码/权重/数据集/训练...
1、【新智元导语】首个100%开源的大模型OLMo由艾伦人工智能研究所等五家机构联合发布，公开了模型的所有关键信息，包括权重、代码、数据集和训练过程，为AI开源社区树立了新的标准。以往，语言模型的商业价值促使技术细节保密。
2、在DevDay上，「GLM-4」推出了定制化个人大模型「GLMs」，无需代码基础，用户可以使用简单的prompt指令创建自己的GLM模型智能体，实现便捷开发。这标志着国产「GPTs」的全面上线，大幅降低使用门槛，让AI技术更广泛地应用于各个领域。
deepseek技术特点
DeepSeek功能特点主要包括强大的语言理解能力、广泛的知识储备、个性化交互、以及丰富的应用场景。DeepSeek能理解和处理多种自然语言表达，涵盖复杂句子结构和语义关系，这使得它在处理自然语言任务时表现出色。
DeepSeek具有诸多突出特性，以下列举十大核心特性： 高效训练：拥有先进的训练算法与优化策略，极大提升训练速度，减少模型训练所需时间成本，加快研发进程。 卓越性能：在各类任务与数据集上，展现出优异的性能表现，能精准完成复杂的任务，如高精度图像识别、自然语言处理任务。
DeepSeek在技术创新方面有着显著的表现。它采用了动态神经元激活机制，这种机制在推理阶段仅激活部分神经网络参数，从而大大降低了计算量，提高了推理效率。此外，DeepSeek还支持混合精度量化技术，能够在保持精度的同时压缩模型体积，这有助于减少边缘设备的部署成本。
纳米AI和DeepSeek在功能和应用上存在明显的区别。纳米AI搜索是一个基于多模态交互和多模型协作的多模态内容创作引擎，它利用深度学习和先进的语义分析技术，支持多模态搜索，并能精准捕捉用户需求。无论是图片搜索、语音提问还是视频上传搜索，纳米AI都能准确响应，提供定制化的解决方案。
其次，DeepSeek具有明显的成本优势。它采用了创新的技术和训练算法，使得训练成本大幅降低，仅为同级别模型的几分之一。同时，其API价格也相对较低，为用户提供了高性价比的服务。此外，DeepSeek还非常注重开源协作。它的V3模型是完全开源的，这意味着任何人都可以免费使用、学习和自定义模型。
DeepSeek特点：DeepSeek是基于Transformer架构研发的语言模型，在大规模数据上进行训练。它在处理复杂语言任务、生成文本连贯性上有一定表现，能够依据训练数据中的模式和知识，给出逻辑较为清晰的在一些专业领域知识问答等任务中，可凭借其学习到的广泛知识提供有效的解答 。
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