70B Model
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70B LLM VRAM 要求：推理与微调详解
运行和微调大型语言模型，特别是 700 亿参数模型，需要大量的 GPU 内存。对于推理，一个 70B 模型在 16 位精度下大约需要 141 GB VRAM，FP8 下需要 73 GB，4 位下需要 40 GB，此外还需要 KV 缓存的内存。微调需求更高，QLoRA 需要约 50 GB，完全微调则需要高达 1.1 TB。实际配置表明，单个 80 GB GPU 可以处理 4 位推理和 QLoRA 微调，而 FP8 推理可能需要 H200…
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大型语言模型难以识别诚实报告者，尽管能检测到撒谎者
研究人员调查了大型语言模型在腐败奖励通道中使用验证记录检测欺骗的能力。他们发现，模型，特别是像70B级别这样的大型模型，在识别撒谎的报告者方面很有效，但在为诚实的报告者辩护方面却面临巨大困难。这种失败率因本应无关紧要的因素而异，例如提示的措辞或正在分析的具体轮次，这表明这些模型在处理此类信息时可能存在偏见或局限性。
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新的无监督微调提升LLM推理和工具使用能力
研究人员开发了一种新颖的无监督微调流程，以增强任务型对话系统。该方法利用ReAct框架，使大型语言模型（LLM）能够访问外部知识并提高事实准确性。通过收集推理轨迹并使用基于LLM的裁判过滤高质量样本，系统构建了一个强大的训练集。在SIMMC数据集上的实验表明，微调后的8B模型在推理和工具使用能力方面优于更大的70B上下文内系统。
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llama.cpp 创建者称 AI 代理将放弃云，转向本地处理
llama.cpp 的创建者 Georgi Gerganov 预测，90% 的 AI 代理将摆脱基于云的基础设施。这一转变的驱动力在于，本地运行大型语言模型（例如 70B 参数模型）的能力日益增强且相对容易。Gerganov 的观点预示着一个去中心化的、设备上 AI 处理将成为常态的未来。