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Llama3天瘦成Mamba！推理速度提升1.5倍

Mamba 团队的研究成果集中于将大型 Transformer 模型 Llama “蒸馏”为 Mamba，通过设计新型推理解码算法，显著提高了推理速度。研究目标旨在利用 Llama 的丰富知识，同时降低从零开始训练大型模型的高成本。研究团队结合了渐进式蒸馏、监督微调和定向偏好优化等方法，将 Zephyr-7B 和 Llama-38B 成功转换为线性 RNN 模型，性能与原始模型相当。关键创新在于为 Mamba 设计的全新算法，结合硬件特性实现基于 Mamba 的推测解码，实现速度与性能的双重提升。研究中，通过逐步替换注意力层、应用监督微调和用户偏好优化，以及引入推测解码算法，研究人员在保持模型性能的同时，实现了高达1.5倍的推理加速。整个过程在8卡80G A100上运行3到4天，展现了高效的训练效率。这项研究为未来模型的推理速度和性能提升提供了新思路。

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Hugging Face组建H4团队，致力于开源ChatGPT类AI模型

["Hugging Face成立名为H4的两人团队，旨在开源开发类似ChatGPT的AI模型。","H4团队的主要研究方向是对齐技术，让大型语言模型根据人类反馈行为进行学习，依赖于专用集群进行训练。","H4团队已发布多个开源大型语言模型，包括聊天型Zephyr-7B-α和改进型Falcon-40B。","H4并不直接从他们的工具中获得商业化利益，而是加速Hugging Face的专家计划。"]

10.1k 前天

Hugging Face 的 H4 两人团队正在开发类似 ChatGPT 的 AI 模型

["Hugging Face 的 H4 两人团队正在开发类似 ChatGPT 的人工智能聊天机器人","H4 团队以复制 ChatGPT 功能为目标,使用开源库和模型","H4 已推出多个开源大型语言模型,包括专为聊天设计的 Zephyr-7B-α","H4 发布手册公开构建 Zephyr 使用的代码和数据集,计划随模型发布更新","H4 获得 Hugging Face 内部团队支持,依靠 GPU 集群训练模型"]

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