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零一万物 Yi-1.5-34B 开源小尺寸打平千亿模型

零一万物旗下 Yi-1.5-34B 近日在 Chatbot Arena 总榜中以 1162 的 ELO 积分超越了 GPT-4-0613、Mistral-large-2402 等知名海外厂商发布的大尺寸模型,与 Qwen1.5-110B-Chat 并列第20名(2024.6.6)。 在中文分榜上,Yi-1.5-34B 以 1274 的 ELO 积分跻身世界前十,同时在采用 Apache 2.0 许可协议的模型中位居第一(2024.6.6)。零一万物称其可谓是开源界中小模型中最能打的羽量级选手,LMSYS 评测组织方也发帖进行了恭贺。 相比 7B、13B 等尺寸,34B 模型具备更优越的知识容量、下游任务的容纳能力,也达到了大模型 “涌现”的门槛;而比起 70B 以上的参数量,34B 是单卡推理可接受的模型尺寸的上限,经过量化的模型可以在一张消费级显卡(如4090)上进行高效率的推理。因此,34B 的模型尺寸在开源社区属于稀缺的“黄金比例”尺寸。也是基于这一认知,零一万物正式开源的首款预训练大模型就是 Yi-34B。 相较于去年 11 月的开源版本,这次的 Yi-1.5-34B 在保持原...

《2024 MaaS 框架与应用研究报告》发布

近日,中国信息通信研究院人工智能研究所和中国人工智能产业发展联盟共同编制发布了《MaaS框架与应用研究报告(2024年)》。 报告主要包含以下核心内容: 一、MaaS概述 起源与概念:MaaS最早由DJ Patil于2012年提出,目的是将机器学习算法打包成服务,便于企业快速构建和部署模型。随着大模型技术的发展,MaaS概念扩展到包括深度学习、大模型等AI模型的全栈服务。 大模型与MaaS:大模型因其强大的参数量和模型结构,在性能上有很大提升,但同时也带来了更高的技术门槛和成本。MaaS通过服务形式降低了使用大模型的门槛,加速了AI技术的应用。 二、MaaS发展现状及挑战 产业发展现状:MaaS产业图谱初步形成,包括平台服务、模型服务、数据集服务和AI应用开发服务等。公有云和私有云是MaaS的两种主要落地方式,各有优势。 发展面临的挑战:包括模型服务质量缺乏规范性、服务易用性不足、基建成本控制、合规管理体系不完善以及国内MaaS生态建设尚不完备等问题。 三、MaaS框架与能力要求 MaaS框架说明:由模型平台层、模型层和应用开发层组成,每层提供不同的服务能力。 模型平台层:提供数据处理...

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