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  1. RESEARCH · CL_335078 ·

    本地大语言模型内存需求:权重、KV缓存和可用内存详解

    估算本地大语言模型所需的内存包括计算模型权重、KV缓存和开销的总和,然后将其与设备上可用的内存进行比较。量化显著影响权重大小,Q4_K_M等格式比FP16需要更少的内存。KV缓存对于生成文本至关重要,它随上下文长度线性增长,这意味着在4K上下文下能运行的模型在32K下可能无法运行。可用内存因硬件而异,Apple Silicon的统一内存需要一部分用于操作系统,而独立GPU的显存是严格的限制。最终,模型需要低于可用内存的80%才能可靠运…

  2. TOOL · CL_254488 ·

    新的基准测试用于评估大型语言模型对丹麦文化遗产的理解能力

    研究人员开发了SDUs DAISY,一个旨在评估大型语言模型对丹麦文化遗产理解能力的新基准测试。该基准测试源自2006年丹麦文化名录和维基百科,包含741个经过人工验证的问答对,涵盖了广泛的文化制品。初步测试显示,包括Llama-3.3-70B和GPT-OSS-120B在内的当前模型表现不佳,表明该基准测试的挑战性。数据集和评估工具可在Hugging Face Datasets上公开获取。

  3. TOOL · CL_192833 ·

    用户花费200美元从头开始训练了一个11亿参数的LLM,并分享了代码和模型

    一位用户仅花费约200美元就从头开始成功训练了一个拥有11亿参数的大型语言模型。该模型名为'gemmeh',在fineweb-edu数据集的200亿个token上进行了预训练,然后使用LoRA在openhermes数据集上进行了微调,以创建一个能够进行聊天的模型。该用户分享了该项目的代码、模型权重和一个演示网站,并详细介绍了架构选择和训练过程。

  4. TOOL · CL_182597 ·

    20B MoE AI 模型在 iPhone 上以 120 tokens/秒的速度运行

    一项名为 Maple-Preview 的新演示展示了一个 200 亿参数的专家混合(MoE)模型,能够在 iPhone 上以每秒 120 个 token 的速度运行。这一进展凸显了大型语言模型日益提高的效率和设备端能力。