7B

【新智元导读】2B性能小钢炮来了!刚刚，面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM，2B就能赶超Mistral-7B，还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂，170万tokens成本仅为1元!最强旗舰端侧模型，重磅诞生!就在刚刚，坐落在「宇宙中心」的面壁智能，重磅发布2B旗舰端侧大模型MiniCPM，并全面开源。「用最小的规模，做最强的AI」

欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、微软推设计神器MicrosoftDesigner

面壁智能于2月1日发布了旗舰端侧模型MiniCPM，它以小博大的性能超越了Mistral-7B，并在MT-Bench等榜单上表现出色。MiniCPM是一款能说会看、具备编程能力、拥有多模态能力的端侧模型。它不仅在性能上优秀，而且具有极低的成本，支持CPU推理。MiniCPM开源，并已在主流操作系统上进行了适配和测试。

全球社交、科技巨头Meta在官网开源了全新模型——LlamaGuard。据悉，LlamaGuard是一个基于Llama2-7b的输入、输出保护模型，可对人机会话过程中的提问和回复进行分类，以判断其是否存在风险。可与Llama2等模型一起使用，极大提升其安全性。

**划重点:**-🚀PerplexityAI推出两款新的在线大语言模型，通过API公开访问，标志着公众首次能够使用'pplx-7b-online'和'pplx-70b-online'。-🌐与传统的离线LLM不同，这些模型利用实时互联网数据，实现对查询的即时、精确响应，解决了获取最新体育比分等实时信息的难题。

划重点:1.🌐StripedHyena-7B引领人工智能领域，提供计算效率和性能升级的替代选择。2.🚀采用独特混合结构，StripedHyena在训练、微调和生成长序列时表现出色。3.💡未来研究重点:构建更大的模型、引入多模态支持、提高StripedHyena模型的性能。

站长之家（ChinaZ.com）7月20日消息:MosaicML发布了名为MPT-7B-8K的7B参数开源语言模型（LLM），支持8K的上下文长度。与以前的模型相比，MPT-7B-8KLLM在摘要和回答任务方面展现出卓越的能力。

划重点:⭐MistralAI开源了Mistral7Bv0.2BaseModel，提升了上下文到32K，取消了滑动窗口。⭐MistralAI与微软达成长期合作协议，将在Azure上部署MistralAI模型，微软也投资了1600万美元。⭐MistralAI发布了旗舰级大模型MistralLarge，与OpenAI的GPT-4直接竞争。

AllenAI最近宣布开源了微调模型OLMo-7B-Instruct，这是一个真正意义上的开源项目。该模型是基于AI2的Dolma数据集构建的，该数据集包括了用于语言模型预训练的三万亿标记的开放语料库，还包括生成训练数据的代码。官网：https://allenai.org/olmo项目页：https://top.aibase.com/tool/olmo

随着对AI工具的需求增加，对能够完成更多任务的系统的需求也越来越大。企业可以通过拥有像ChatGPT或Bard这样的聊天界面来受益，这些界面能够对冗长的文件进行摘要或筛选客户数据以获取见解。但要执行这些任务，模型需要经过大量数据的训练。而企业通常选择了更小、更具成本效益的模型，问题在于这些模型无法很好地处理这些任务。

MosaicML的MPT-7B是一个具有近70亿个参数的大型语言模型，该团队在自己的近万亿个标记的数据集上对其进行了训练。MosaicML遵循Meta的LLaMA模型的训练方案。培训花费近200，000美元，使用MosaicML平台耗时9.5天。

微软研究院今天宣布发布其Phi-2小语言模型（SML），这是一种文本到文本的人工智能程序，具有27亿个参数。Phi-2的性能可与其他更大的模型相媲美，包括Meta的Llama2-7B和Mistral-7B。

微软研究院当地时间周二宣布其Phi-2小型语言模型（SML），这是一款文本到文本的人工智能程序，据X平台的一篇帖子称，它「足够小，可以在笔记本电脑或移动设备上运行」。Phi-2拥有27亿参数，性能堪比其他更大的模型，包括Meta的Llama2-7B（拥有70亿参数）和Mistral-7B（另一款70亿参数模型）。

**划重点:**1.🚀**RLAIF技术介绍:**Starling-7B采用了基于AI反馈的强化学习（RLAIF），通过优化Openchat3.5和Mistral-7B而成。2.📊**性能卓越:**在MT-Bench和AlpacaEval两项基准测试中，Starling-7B表现出色，对比其他模型的性能提升引人瞩目。

文章概要:-Mistral7B是MistralAI开发的英文文本和代码生成基础模型，参数规模70亿。-SageMakerJumpStart提供一键部署Mistral7B进行推理，可快速自定义。-Mistral7B具有8000个token的上下文长度，表现低延迟和高吞吐量。

文章概要:-SynthIA-7B-v1.3是一个拥有七十亿参数的大型语言模型，经过Orca风格数据训练，能够执行多种任务，包括文本生成、语言翻译、创作原创内容和提供深入的问题回答。-这个模型具有广泛的应用领域，包括文学创作、科研辅助、教育工具和商业流程优化。

元象宣布开源70亿参数通用大模型XVERSE-7B底座与对话版，这是一款全开源、免费可商用的模型。相比之前的XVERSE-13B，7B版本更小巧，可以在单张消费级显卡上运行，并且推理量化后最低只需6GB显存，大大降低了开发门槛和推理成本。该模型在多项权威测试中表现出色，并具有强大的认知、规划、推理和记忆能力，支持40多种语言。

TogetherAI发布了Llama-2-7B-32K-Instruct:一项在语言处理中扩展上下文的突破。这项创新具有重大意义，特别是在需要对复杂上下文细微差别有深刻理解的任务中。该模型通过巧妙地利用TogetherInferenceAPI的能力，成功地处理了长篇指令，同时在短篇情境下表现出色。