XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLlama
对中小企业的AI神秘化|蓝色美洲驼
6。The Rise of AI Assistants ....................................................................... 13
Aradi和Llama：记忆加密的低延迟密码
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LILY骆驼帮助她的牧群-Stanford的Digital Medic
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使用Llama 3.1 405b
Llama 3.1模型的代码生成，例如Meta的Llama 3.1 405B，代表了人工智能领域的显着进步，尤其是在自然语言处理和编程自动化方面。本文探讨了羊驼驱动的代码生成的功能和应用，突出了其将自然语言提示转换为跨模式编程语言的可执行代码的能力。关键功能包括上下文意识，多语言支持以及增强的调试和优化功能。通过检查这些方面，我们说明了美洲驼如何为各种技能水平开发人员提供多功能工具，从而提高了软件开发中生产率和效率。还讨论了对教育，行业和编码实践的未来的潜在影响，强调了编程中AI的变革性影响。实验表明，虽然Llama 3.1 405b在简单的算法和基于数据结构的问题方面表现良好，但它仍然在量子计算，生物信息学和人工智能方面的问题仍在挣扎。
企业中的生成AI -Model自定义
在此设计中，我们主要关注骆驼2。Llama 2可免费提供研究和商业用途。它为聊天用例优化的生成文本和微调模型提供了一系列验证的模型。Llama 2型号在2万亿代币数据集上进行了培训，其特征是Llama1。此外，超过100万个新的人类注释进一步丰富了Llama 2聊天模型。这些模型建立在优化的变压器体系结构上，并具有各种参数尺寸。使用开放源的大型语言模型（例如Llama 2）的本地部署为客户提供了随着时间的推移的价值，并以可预测的成本和对数据的完全控制，从而降低了安全性和IP泄漏的风险，并确保遵守法规。
使用大语言模型的静态代码气味分析
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题，从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型（LLM）在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明，美洲驼3显示了竞争性能，尤其是在检测结构代码的气味时；但是，进一步的统计分析表明，LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异，即PMD，CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明，Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具，但可以用作宝贵的补充工具，从而避免了大量程序员的时间。
跨任务可转移有效的学习，...
- 大型语言模型（例如GPT [1]，Llama 2 [2]，Llava [3]），以利用基于变压器的生成模型的能力来解释以自然语言提出的最终用户的问题，生成符合内部文本需求的文本和代码，并基于基于繁殖链（Cot（Cot）（Cot（Cot）（Cot（Cot））提示， - 多模式体系结构（例如剪辑[4]），以有效处理不同模态的输入数据（例如，图像，表格，语音）； - 搜索引擎（例如Elasticsearch [5]），有效地存储，索引和检索有关漏洞和渗透测试的数据； - 通过利用LLM功能来有效地解决有关专有数据的任务的检索（例如Llama索引[6]）。
随处部署人工智能
12 Habana Gaudi2 深度学习加速器：所有测量均使用 Habana SynapseAI 版本 1.10 和 optimum-habana 版本 1.6 在 HLS2 Gaudi2 服务器上进行，该服务器具有八个 Habana Gaudi2 HL-225H 夹层卡和两个 Intel Xeon Platinum 8380 CPU @ 2.30GHz 和 1TB 系统内存。性能测量于 2023 年 7 月进行。第四代英特尔至强 8480：英特尔第四代至强铂金 8480+ 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x32GB DDR5 4800MT/s，存储：953.9GB）；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.15.0-spr.bkc.pc.16.4.24.x86_64；批次大小：1；在 1 个插槽上测量：1；PyTorch 每日构建 0711；英特尔® PyTorch 扩展标签 v2.1.0.dev+cpu.llm；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B；数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔至强 Max 9480：英特尔至强 Max 9480 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x64GB DDR5 4800MT/s；8x16GB HBM2 3200 MT/s，存储：1.8TB；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.19.0-0812.intel_next.1.x86_64+server；批次大小：1；在 1 个插槽上测量；PyTorch nightly build0711；英特尔® PyTorch 扩展 llm_feature_branch；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B，数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔数据中心 GPU Max 系列：1 个节点、2 个英特尔至强铂金 8480+、56 个内核、超线程开启、睿频开启、NUMA 2、总内存 1024GB（16x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]）、BIOS SE5C7411.86B.9525.D19.2303151347、微码 0x2b0001b0、1 个以太网控制器 X710（用于 10GBASE-T）、1 个 1.8T WDC WDS200T2B0B、1 个 931.5G 英特尔 SSDPELKX010T8、Ubuntu 22.04.2 LTS、5.15.0-76-generic、4 个英特尔数据中心 GPU Max 1550（仅使用单个 OAM 的单个 Tile 进行测量） GPU 卡）、IFWI PVC 2_1.23166、agama 驱动程序：agama-ci-devel-627.7、英特尔 oneAPI 基础工具包 2023.1、PyTorch 2.0.1 + 英特尔 PyTorch 扩展 v2.0.110+xpu（dev/LLM 分支）、AMC 固件版本：6.5.0.0、型号：Meta AI Llama 2 7B 和 Llama 2 13B、数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；贪婪搜索；精度 FP16；由英特尔于 2023 年 7 月 7 日测试。
大语模型的道德机器实验
随着大型语言模型（LLM）已变得更加深入地整合到各个部门中，因此了解它们如何做出道德判断已经变得至关重要，尤其是在自动驾驶领域。本研究使用道德机器框架来研究包括GPT-3.5，GPT-4，Palm 2和Llama 2在内的突出LLM的道德决策趋势，以将其反应与人类偏好进行比较。虽然LLMS和人类的偏好，例如将人类优先于宠物优先考虑，而偏爱挽救更多的生命是广泛的，但Palm 2和Llama 2，尤其是证据，尤其是证据明显的偏差。此外，尽管LLM和人类偏好之间存在定性相似之处，但与人类的温和倾向相比，LLMS可能倾向于更加毫不妥协的决策。这些见解阐明了LLM的道德框架及其对自主驾驶的潜在影响。