Soul 上线自研语言大模型 SoulX
社交平台 Soul 正式上线自研语言大模型SoulX。作为生成式人工智能最基础、最核心的工具,SoulX将作为Soul “AIGC+社交”布局的重要基建,垂直应用于平台上多元社交互动场景,例如智能对话机器人“AI苟蛋”、AI辅助聊天、虚拟陪伴等诸多工具和创新功能,进一步丰富平台用户的社交体验。
根据介绍,该模型基于海量数据训练,具备prompt驱动、条件可控生成、上下文理解、多模态理解等能力。在保证对话流畅、自然、具备情感温度的同时,SoulX覆盖百种细粒度风险类别,通过训练数据安全筛选、安全SFT数据构造、RLHF安全对齐、推理拦截等策略来构建安全体系,保证了大模型的内容生产质量和安全性。

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MegEngine 正式支持 XLA 啦!
XLA(Accelerated Linear Algebra)是 Google 提出的一个神经网络编译器,可以用于加速 AI 模型的训练和推理。MegEngine 1.13.1 中也已经支持了 XLA,在训练模型时可以选择开启此项功能,不同的模型可以获得 10%~80% 不等的速度提升。 主要的目标场景 MegEngine 现在是动态执行的,即 python 中每一个 mge.functional 的调用都对应着底层 gpu 上的一次 kernel 执行。这种模式的好处在于实际的执行方式与代码逻辑一致,所见即所得,非常的灵活;不过其问题是难以优化,性能可能不是最优。 而 XLA 采取静态执行的方式,会将模型计算过程表达成一张静态计算图,称为 “HLO” (High-Level Optimized)。HLO 中包含计算图的相关操作,张量的数据流程和形状等信息。XLA 随后会对 HLO 进行一系列的优化,并最终生成一个更优的计算图,从而更快的完成计算。而 XLA 的局限性就在于不够灵活,对于 Tensor Shape 改变或者控制流等信息无法很好的表达。 现在 MegEngine 中已经支...
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实习生招聘中 | Greptime & 开源之夏完美收官-感谢三位优秀学生!
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