Tag: AI

S3D:低内存GPU上的自推测解码方案S3D:低内存GPU上的自推测解码方案

引言 大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理领域起着重要作用,能够生成人类语言的连续文本,为我们提供强大的语言处理能力。然而,LLMs在推理过程中面临一个重要问题,即幻觉(Hallucination)问题。幻觉指的是模型生成看似合理但实际上不准确的信息,这可能导致误导性的结果和信息的传播。 为了更好地理解和解决LLMs中的幻觉问题,研究者们进行了大量的研究工作。其中一篇关于幻觉问题的研究论文是《S3D: A Simple and Cost-Effective Self-Speculative Decoding Scheme for Low-Memory GPUs》。这篇论文提出了一种名为Skippy Simultaneous Speculative Decoding(简称S3D)的自推测解码方案,旨在解决在低内存GPU上进行LLM推理时的性能和内存限制问题。 S3D方案解决的问题 S3D方案的目标是解决在低内存GPU上进行LLM推理时的性能和内存限制问题。传统的推测解码方法在高端设备上实现了显著的加速,但在低内存设备上却存在性能下降的问题。此外,量化带来的内存开销也限制了LLMs在低内存GPU上的应用。因此,S3D方案旨在提供一种成本效益高、适用于低内存GPU的自推测解码方法。 相关研究 在幻觉问题的研究领域,已经有许多相关研究取得了重要进展。其中,早期的推测解码方法、多标记预测、雅可比迭代方法、层跳过技术以及其他SD系统等都与S3D方案有一定的关联。 S3D方案的关键内容 S3D方案提出了Skippy Simultaneous Speculative Decoding(S3D)方法,通过同时多标记预测和中层跳过的方式实现自推测解码。S3D方法不需要额外的显存成本,同时具备高训练效率。与其他SD系统相比,S3D方法在性能-内存比率方面表现出色,且无需进行大规模的架构调整和训练数据的修改。 实验验证 论文中进行了一系列实验来验证S3D方案的性能。实验结果表明,S3D在性能-内存比率方面表现出色,相较于其他开源SD系统,具有更好的性能。此外,论文还进行了成本效益和速度的比较实验,验证了S3D方案的有效性和实用性。 进一步的研究方向 [...]

分析大型语言模型中的幻觉问题分析大型语言模型中的幻觉问题

引言 大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理领域扮演着重要的角色,它们可以生成人类语言的连续文本,为我们提供了强大的语言处理能力。然而,随着模型规模的增大和训练数据的增加,LLMs也面临着一个严重的问题,即幻觉(Hallucination)问题。幻觉指的是模型生成看似合理但实际上不准确的信息,这可能导致误导性的结果和信息的传播。 为了更好地理解和解决LLMs中的幻觉问题,研究者们进行了大量的研究工作。其中一篇关于幻觉问题的研究论文是《Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models (ANAH)》。这篇论文提出了一种分析性注释的方法,以便更详细地研究和量化LLMs中的幻觉问题。 ANAH数据集:详细注释LLMs中的幻觉 为了深入研究LLMs中的幻觉问题,研究者们创建了一个名为ANAH的双语数据集。ANAH数据集提供了对LLMs在生成式问答(Generative Question Answering)任务中幻觉问题的分析性注释。数据集中的每个答案句子都经过了严格的注释,包括参考片段的检索、幻觉类型的判断以及对幻觉内容的更正。 ANAH数据集由人工和自动化注释流程构建而成。通过这个数据集,研究者们能够量化和分析LLMs中幻觉的累积效应,并训练和评估幻觉注释器的性能。实验结果表明,经过训练的生成性幻觉注释器在性能上能够与最先进的模型相媲美,并展现出更好的泛化能力。 幻觉问题的研究进展 幻觉问题在自然语言处理领域一直备受关注。研究者们提出了多种方法来解决幻觉问题,包括幻觉检测和评估、幻觉缓解、基准测试、知识增强等。这些方法的目标都是提高模型的可靠性和准确性,减少幻觉的产生。 例如,为了评估幻觉问题,研究者们构建了各种基准测试集,设计了挑战性的问题,并通过评估答案中幻觉的水平来衡量模型的性能。此外,还有一些研究探索了如何在模型的训练和推理阶段减轻幻觉问题,例如通过多任务学习、模型编辑和强化学习等方法。 未来的研究方向 尽管已经取得了一些进展,但解决LLMs中的幻觉问题仍然是一个具有挑战性的任务。未来的研究可以在以下几个方向上进行探索: 这些研究方向将有助于进一步提高LLMs的可靠性、准确性和用户满意度。 结论 本文总结了《Analytical Annotation of Hallucinations in [...]

在纯Java文件中推理Llama 2在纯Java文件中推理Llama 2

在现代人工智能领域,推理大型语言模型(LLM)已经成为一个重要的应用场景。GitHub上的项目 mukel/llama2.java 提供了一种使用纯Java代码进行Llama 2推理的简洁实现。本文将详细介绍该项目的背景、构建方法及性能表现。 背景介绍 Llama 2是由Andrej Karpathy开发的一个非常简单的LLM推理实现。该项目的Java版本旨在提供教育价值,并用于在JVM上测试和调整编译器优化,特别是针对Graal编译器的优化。这一Java移植版本最初参考了llama2.scala。 构建与运行 要构建和运行该项目,您需要Java 21+,特别是其中的MemorySegment mmap-ing功能。以下是具体的构建步骤: 生成本地镜像 使用GraalVM可以创建一个独立的本地镜像: 或者使用Profile-Guided Optimizations (PGO): 性能表现 以下是该项目在不同配置下的性能测试结果(基于AMD Ryzen 3950X 64GB,Arch Linux): 单线程测试 模型 每秒处理Token 相对于llama2.c的加速 实现 stories15M.bin 363 [...]

探索 Llama 3 在 Java 中的实际应用探索 Llama 3 在 Java 中的实际应用

引言 在现代人工智能领域,模型推理的效率和方便性是技术人员关注的核心问题。如今,我们将目光投向一个名为 Llama 3 的项目,该项目旨在在 Java 环境中实现 Llama 3 的推理。这一项目不仅是其前身 Llama2.java 的延续,还在多个方面进行了优化和改进。让我们深入了解这个项目的细节及其实现方法。 项目背景 Llama 3 是基于 Andrej Karpathy 的 llama2.c 项目的一个扩展版本。Llama3.java 通过单个 Java 文件实现了 Llama 3 的推理,除了教育价值外,还为在 JVM 上测试和调整编译器优化和功能提供了便利,特别是针对 Graal [...]

谷歌投资20亿美元在马来西亚建设数据中心及云区域谷歌投资20亿美元在马来西亚建设数据中心及云区域

根据马来西亚政府的宣布,美国科技巨头谷歌计划在马来西亚投资20亿美元,建设谷歌在该国的首个数据中心和谷歌云区域,同时推进人工智能领域的发展。这一投资使谷歌成为东南亚地区最新一家注入资金以寻求增长机会的科技巨头[1]。 以下是有关这一投资的详细信息: 此外,谷歌的母公司Alphabet及谷歌的总裁兼首席投资官波拉特表示,这是谷歌在马来西亚运营13年来数额最大的投资计划,也是首次在该国设立数据中心和谷歌云区域[1]。 这项投资计划进一步证明了马来西亚政府的明确规划、国家的经济实力和资源,成功吸引了现有和新的投资者,有助于加速马来西亚的数码转型议程[1]。 Learn more: [...]

autoMate:用AI简化你的数字生活autoMate:用AI简化你的数字生活

引言 在这个数字化飞速发展的时代,我们的生活越来越依赖于各种软件和应用程序。但是,你有没有想过,如果这些软件能够更加智能,能够理解我们的指令并自动完成一些重复性的任务,那将会怎样?这就是autoMate所承诺的——它就像出行中的共享单车一样,只需3分钟,就能将AI的智能植入到任意一个软件中,让你的数字生活变得更加轻松和高效。 autoMate是什么? autoMate是一个开源免费的项目,它允许用户通过简单的配置,将AI的能力集成到他们日常使用的软件中。无论是自动化工作流程,还是简化复杂的任务,autoMate都能提供强大的支持。 如何开始使用autoMate? 如果你是第一次使用autoMate,你只需要进行一些基础的设置。首先,你需要修改配置文件,添加OpenAI的信息。这可以通过在autoMate的左上角点击文件,然后选择components,接着配置OpenAI的相关信息来完成。 autoMate的主要功能 autoMate的核心功能是将AI集成到软件中,但它并不止步于此。以下是autoMate的一些主要功能: 各产品优势对比 autoMate在众多自动化工具中脱颖而出,它的优势在于其开源免费的特性,以及对AI能力的集成。这使得autoMate不仅能够帮助个人用户提高效率,也能够为企业提供强大的自动化解决方案。 开源社区的支持 autoMate完全依赖于开源社区的支持,这意味着它不断地在改进和更新。社区的贡献者们不断地为autoMate添加新功能,修复bug,确保它能够满足用户的需求。 结语 autoMate是一个强大的工具,它能够让你的软件更加智能,让你的工作更加高效。无论你是希望简化日常任务,还是想要探索AI的潜力,autoMate都是一个值得尝试的选择。而且,由于它是开源免费的,你没有任何理由不试试这个能够改变你数字生活的神奇工具。 呼吁行动 如果你对autoMate感兴趣,不妨访问它的GitHub页面,那里有详细的安装指南和使用文档。同时,如果你觉得autoMate对你有帮助,不妨给它点个star,以示对开源项目的支持和鼓励。 [...]

字节AI出海,冲击全球市场字节AI出海,冲击全球市场

字节再次展现出海外AI应用开发的强大实力。在过去一年里,字节先后推出了7款基于AI技术的应用产品,覆盖对话助手、互动娱乐、教育等多个领域,并在全球市场取得了亮眼成绩。 可以说,字节正在努力复制TikTok的出海奇迹,通过AI技术的加持,在海外打造一个又一个爆款应用。 AI对话助手Cici,占领新兴市场 Cici是字节推出的海外版AI聊天机器人,同时也是豆包的”孪生姐妹”。与国内版豆包采用自研大模型不同,Cici基于GPT架构。 尽管在语音交互体验上可能略逊于豆包,但Cici在上线不久后即在阿根廷和秘鲁等市场迅速登顶应用下载榜,成功占领了AI聊天机器人的新兴市场。 剧情互动平台AnyDoor,探索泛娱乐出海 AnyDoor是字节推出的AI剧情互动平台,目前已在马来西亚、印度尼西亚等国家上线。用户可以通过AI角色和剧情进行互动体验,类似于”猫箱”的玩法。 这样的剧情互动应用,正契合了海外用户对于新型娱乐体验的需求。而字节借助AI技术,在泛娱乐出海领域寻找新的突破口。 AI教育平台Gauth,海外市场广受好评 在教育领域,字节推出的AI应用Gauth也取得了不俗成绩。Gauth可以帮助用户自动识别并解答试题,同时还提供在线家教等功能,深受海外市场的欢迎。 Gauth的日活用户已超过200万,位列海外头部教育应用之列。这再次证明,字节在AI领域的布局和投入正在逐步转化为市场影响力。 全面布局海外AI应用,锚定新的增长引擎 从总体来看,字节正在全面布局AI应用的海外市场。从对话助手、互动娱乐,到教育工具,再到内容创作,字节的AI产品线已经涵盖了多个细分赛道。 这无疑体现了字节对于AI时代全球化战略的高度重视。AI技术正在成为其拓展海外市场的新引擎,也为其在全球科技格局中占据更加重要的地位奠定基础。 对于其他创业公司来说,如何在AI出海赛道上找到自己的机会窗口,将是一大挑战。但字节的成功经验也给了我们启示:选准细分赛道,以单点极致的策略切入,并紧跟市场需求的变化,或许是实现AI出海突破的有效路径。 [...]

Salesforce带头暴跌,美国软件股全线崩盘,AI时代不转型就是死?Salesforce带头暴跌,美国软件股全线崩盘,AI时代不转型就是死?

作者:常嘉帅 近年来,软件公司的业绩一直是推动其股价飙升的主要动力。然而,最新的财报季显示,这一局面正在发生改变。AI投资的激增,导致企业在传统软件上的支出减少,使得曾经的科技明星公司如Salesforce等面临增长放缓的严峻挑战。 Salesforce的困境:20年来最惨跌幅 周四,Salesforce的股价暴跌了约20%,创下近20年来的最大单日跌幅,这不仅拖累了整个软件板块,也使得美股软件板块整体重挫5%,创下两年来最大单日跌幅。Salesforce的全年业绩指引略微下调,同时其四季度财报在营收、利润率等方面均未能达到华尔街的预期。 根据财报,Salesforce上季的营收仅增长10.7%,创下历史新低。更为糟糕的是,其订单同比涨幅仅有3%,同样刷新了历史最差水平。Salesforce高管承认,重大交易越来越难以敲定,且交易规模普遍缩小,总合同价值指标也罕见地低于两位数增幅。 这一困境并非Salesforce独有。十家最大的软件公司中,有八家公司在发布最新业绩后股价应声下跌,跌幅平均达9%。隔夜iShares软件ETF(IGV)暴跌近6%。 AI投资分流资本支出:软件公司面临双重挑战 分析人士指出,AI热潮对软件公司有两方面的影响。一方面,鉴于AI被视为未来科技发展的终极力量,软件公司不得不在转型之路上加大投入,以免落伍,这无疑影响了营销等其他领域的资本支出;另一方面,软件公司的客户们也在大力投资于AI,导致对传统软件的投资减少。 例如,Workday上季的订单数据逊色,全年订阅收入预期也出现下调,股价遭遇八年来最惨重挫。其CEO坦言,客户正在压缩续约时的员工使用授权数量,削减采购规模。而Snowflake则因大笔投入AI导致利润率预期大幅下调,遭投资者抛售。 如何应对AI浪潮的冲击? 尽管当前的财报季表现疲软,部分科技巨头已经尝到了AI转型的甜头。以微软为例,依靠其ChatGPT等生成式AI服务,公司目前的营收增速已超过Salesforce等老牌竞争对手。 投行奥本海默分析师Brian Schwartz认为,Salesforce等软件公司本季度成绩“令人失望”,疲软表现可能意味着AI支出抢走了其他方向的投资,并且拖累了这些公司的招聘步伐。德意志银行分析师Brad Zelnick指出,虽然多头可能会觉得这只是一个季度的表现,但他认为,糟糕的财报已经让软件公司的AI应用道路及其最终货币化前景蒙上重重疑问。 尽管如此,包括Salesforce在内的软件公司并未坐以待毙,正在纷纷加大对AI的投入,谋求在这场升级换代浪潮中取得突破,为客户提供更加智能和高效的软件产品。然而,要证明人工智能真能为它们带来丰厚回报,以抵消当前增长乏力的影响,仍需要一个漫长的过程。 参考文献 [...]

谷歌Gemini悄然崛起,中文能力超越GPT-4o!谷歌Gemini悄然崛起,中文能力超越GPT-4o!

初露锋芒时的Gemini 自从谷歌推出Gemini大模型以来,它一直在不断进化和提升。尽管最初亮相时,Gemini相较于OpenAI的GPT-4o显得略逊一筹,但这并未阻止谷歌持续进行迭代和优化。如今,Gemini已经展现出强大的实力,尤其是在中文处理能力方面,甚至超越了GPT-4o。 最新测试结果:Gemini逼近GPT-4o 在最新的综合测试中,Gemini 1.5 Pro和Advanced版本分别排在第二和第三位,几乎追平了GPT-4o。而轻量版的Gemini 1.5 flash也表现不俗,排在第九位,超越了Llama-3-70b,并接近GPT-4。 值得注意的是,Gemini的性能提升不仅仅体现在排名上。相比4月份的版本,Gemini Pro和Flash的能力有了显著加强,尤其在上下文长度上更是达到了惊人的100万token,相比之下,GPT-4的上下文长度仅为12.8万token。 中文能力的惊人表现 特别值得一提的是,Gemini在中文处理能力上表现出色。在中文测试中,Gemini Pro和Advanced双双超越了GPT-4o,分别排在第一和第二位。这个成绩不仅显示了谷歌在多语言处理方面的技术实力,也为中文用户带来了更多期待。 突破重重挑战的Hard Prompts测试 在更具挑战性的Hard Prompts测试中,Gemini同样表现优异。该测试要求大模型面对更加复杂和棘手的问题,而Gemini 1.5 Pro在这一测试中排名第二,仅次于GPT-4o。这一成绩再次证明了Gemini在处理复杂任务时的卓越能力。 技术底蕴的深厚积累 尽管在两周前的更新撞档时,Gemini因表现不佳而遭遇了不少批评,甚至有科技博客指出,尽管谷歌对1.5 Pro进行了数月的改进,但在常识推理、多模态能力和代码能力上,仍无法与GPT-4o媲美。然而,经过一段时间的快速提升,谷歌Gemini如今的表现已经有了质的飞跃,显示出谷歌在AI领域强大的技术积累和持续创新的能力。 结语 谷歌Gemini的快速崛起和显著进步,尤其是在中文处理能力上的超越,显示了谷歌在AI技术上的深厚实力和不懈追求。尽管挑战依旧存在,但Gemini的未来无疑值得期待。 参考文献 常嘉帅, “谷歌Gemini“悄悄变强”,快速缩小与GPT-4o差距,中文更是完成了超越!” [...]

突破大语言模型的拒绝:DSN攻击方法及集成评估流程突破大语言模型的拒绝:DSN攻击方法及集成评估流程

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域取得了巨大成功,并在多个领域得到广泛应用。然而,随之而来的安全性问题,特别是LLMs在面对精心设计的”越狱”(jailbreaking)攻击时表现出的脆弱性,引起了研究者和从业者的高度重视。 最近,一篇题为”Don’t Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal”的论文提出了一种新的越狱攻击方法DSN(Don’t Say No),旨在促使LLMs生成肯定的响应,并创新性地增加了抑制拒绝的目标。同时,论文还提出了一个集成评估流程,以更准确地评估攻击的有害性。本文将深入探讨DSN攻击方法的原理、实验结果及其潜在影响。 越狱攻击:安全性的重要挑战 LLMs在识别和避免有害查询方面表现出色,但仍容易受到精心设计的越狱攻击的影响。这些攻击通过精心构造的提示诱导LLMs生成有毒内容,从而使其偏离预期的安全对齐。 现有的越狱攻击方法,如GCG(Generate Confirmed Guesses)攻击,尽管在某些情况下能够成功,但其攻击成功率有限。此外,评估攻击效果也存在挑战,因为很难直接准确地评估攻击的有害性。目前广泛使用的评估方法,如拒绝关键词匹配,存在大量误报和漏报的问题。 DSN攻击:抑制拒绝,提高攻击成功率 为了更好地研究越狱攻击,论文提出了DSN攻击方法。与传统攻击不同,DSN不仅旨在生成肯定的响应,还创新性地增加了抑制拒绝的目标。 具体而言,DSN在损失函数中加入了一个增强项,用于指导LLM的响应远离预定义的拒绝关键词或字符串。为了稳定两个相反目标(生成肯定响应和抑制拒绝)的优化过程,论文采用了Unlikelihood损失来抑制拒绝响应。 通过一系列实验,论文展示了DSN攻击方法在平均和最优结果上都显著优于基线方法GCG。此外,论文还通过调节DSN中的超参数α,研究了拒绝损失项对越狱结果的影响。 集成评估流程:更准确地评估攻击效果 为了克服现有评估方法的局限性,论文提出了一个包含三个模块的集成评估流程:自然语言推理(NLI)矛盾评估、两个第三方LLM评估器(GPT-4和HarmBench)。 通过人工注释300个生成的响应,论文展示了集成评估流程在准确性和可靠性方面优于传统的拒绝匹配方法。论文还比较了不同的聚合策略(如多数投票、单票批准和单票否决)在测试集上的性能。 此外,论文还在新的评估流程下展示了DSN攻击在不同超参数设置下的最大攻击成功率,并分析了DSN攻击在不同受害者模型、评估指标和数据集分割下的转移性。 贡献总结与未来展望 这项研究的主要贡献在于提出了一种新的攻击方法DSN和一个集成评估流程,并通过广泛的实验验证了其有效性。这为提高LLMs的安全性提供了新的视角和方法。 同时,论文也讨论了其方法的局限性,并提出了未来研究的方向,包括: [...]