AI模型

PyTorch团队发布了一篇名为《AcceleratingGenerativeAIwithPyTorchII:GPT，Fast》的博文，重点介绍如何使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型。

划重点:1.🤖艺术家反击AI:艺术家可以使用一种名为Nightshade的新工具，向他们的图像注入隐形的像素，使AI模型产生错误的认知。2.📜背景:AI公司依赖大量的训练数据，包括来自艺术家的创作，引发了一系列法律诉讼。3.💡希望与风险:Nightshade的开发者希望通过这一工具重塑AI与艺术家之间的权力平衡，但也承认可能被滥用。

要点:1.Meta发布了Llama2LongAI模型，通过改进训练和编码方法，在某些任务上超越了GPT-3.5Turbo和Claude2。2.该模型使用RoPE编码和强化学习改进，提高了在编码、数学、语言理解等任务中的性能。3.文章还讨论了AI驱动的恶意机器人对网络安全的威胁，强调了数据防御策略和合作的重要性。

文章概要:1.TinyLlama:一款小型但强大的AI模型，由新加坡科技设计大学的研究团队开发，仅占用550MB内存。2.该模型采用了稳定扩散XL技术，计划在90天内在3万亿代币的数据集上进行训练，旨在适应内存受限的边缘设备。3.TinyLlama的成功将为实时机器翻译等多种应用提供高性能AI解决方案。

如果AI想要发展更好，将不得不用更少的资源实现更强大的功能。