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Llama3天瘦成Mamba！推理速度提升1.5倍

Mamba 團隊的研究成果集中於將大型 Transformer 模型 Llama “蒸餾”爲 Mamba，通過設計新型推理解碼算法，顯著提高了推理速度。研究目標旨在利用 Llama 的豐富知識，同時降低從零開始訓練大型模型的高成本。研究團隊結合了漸進式蒸餾、監督微調和定向偏好優化等方法，將 Zephyr-7B 和 Llama-38B 成功轉換爲線性 RNN 模型，性能與原始模型相當。關鍵創新在於爲 Mamba 設計的全新算法，結合硬件特性實現基於 Mamba 的推測解碼，實現速度與性能的雙重提升。研究中，通過逐步替換注意力層、應用監督微調和用戶偏好優化，以及引入推測解碼算法，研究人員在保持模型性能的同時，實現了高達1.5倍的推理加速。整個過程在8卡80G A100上運行3到4天，展現了高效的訓練效率。這項研究爲未來模型的推理速度和性能提升提供了新思路。

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Hugging Face組建H4團隊，致力於開源ChatGPT類AI模型

["Hugging Face成立名爲H4的兩人團隊，旨在開源開發類似ChatGPT的AI模型。","H4團隊的主要研究方向是對齊技術，讓大型語言模型根據人類反饋行爲進行學習，依賴於專用集羣進行訓練。","H4團隊已發佈多個開源大型語言模型，包括聊天型Zephyr-7B-α和改進型Falcon-40B。","H4並不直接從他們的工具中獲得商業化利益，而是加速Hugging Face的專家計劃。"]

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Hugging Face 的 H4 兩人團隊正在開發類似 ChatGPT 的 AI 模型

["Hugging Face 的 H4 兩人團隊正在開發類似 ChatGPT 的人工智能聊天機器人","H4 團隊以複製 ChatGPT 功能爲目標,使用開源庫和模型","H4 已推出多個開源大型語言模型,包括專爲聊天設計的 Zephyr-7B-α","H4 發佈手冊公開構建 Zephyr 使用的代碼和數據集,計劃隨模型發佈更新","H4 獲得 Hugging Face 內部團隊支持,依靠 GPU 集羣訓練模型"]

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