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llms

NVIDIA NIM 提升多语言 LLM 部署

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NVIDIA NIM 引入了对多语言大型语言模型的支持,通过 LoRA 调整适配器提升全球业务的沟通和效率。

NVIDIA NeMo 增强企业的大型语言模型定制化

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NVIDIA NeMo 使企业能够根据领域特定需求定制大型语言模型,提高部署效率和性能。

AMD Instinct MI300X 加速器提升大语言模型性能

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AMD 的 MI300X 加速器,通过高内存带宽和容量,增强了大语言模型的性能和效率。

NVIDIA NIM 微服务提升大语言模型推理效率

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NVIDIA NIM 微服务优化大语言模型的吞吐量和延迟,提高了 AI 应用程序的效率和用户体验。

Circle 和 Berkeley 利用 AI 进行区块链交易的 TXT2TXN

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Circle 和 Blockchain at Berkeley 推出了 TXT2TXN,这是一款使用大型语言模型的 AI 驱动工具,通过基于意图的应用简化区块链交易。

Anyscale 探索使用合成数据进行直接偏好优化

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Anyscale 最新的博客文章深入研究了使用合成数据的直接偏好优化 (DPO),重点介绍了其方法和在调优语言模型中的应用。

创新的 LoLCATs 方法提升 LLM 的效率和质量

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Together.ai 引入了 LoLCATs,这是一种用于线性化 LLM 的新方法,提升了效率和质量。该方法有望在 AI 模型开发中带来显著改进。

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