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新的HARGO方法优化大型语言模型以适应多样化的HPC任务
研究人员开发了HARGO，这是一种新颖的优化技术，旨在提高大型语言模型（LLMs）在多样化的高性能计算（HPC）任务上的性能。传统的强化学习方法难以应对HPC任务的极端异构性，这些任务涵盖了从数据竞争检测到事实问答的各种内容。HARGO通过引入一种异构感知方法来解决这个问题，该方法使用置信度调制优势来动态加权响应，而无需显式的任务标签。该方法在多个指标上均取得了优异的结果，为复杂HPC环境中的对齐质量树立了新标准。
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MLC 支持在浏览器、iPhone 和 AMD 显卡上运行大型模型
由卡内基梅隆大学（CMU）的 Tianqi Chen 领导的机器学习编译（MLC）小组正在开发 MLC Chat 和 Web LLM 等框架，以支持在包括 iPhone 和网页浏览器在内的消费级硬件上运行大型语言模型。该计划旨在通过允许模型在配备 AMD 显卡甚至仅 CPU 的设备上本地运行，来缓解当前的 GPU 短缺问题。Hugging Face 的 text-to-webapp 生成器和 Gradio 等项目也在为开发者和最终用户…