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网站建设的案例教程视频,琪觅网站建设,北京最新消息今天上午,河南网站建设app开发AI不应是巨头游戏#xff0c;模型也不是越大越聪明。近日#xff0c;「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型#xff0c;剑指Scaling Law软肋#xff0c;为轻量化、开放式AI探索了新方向。近期#xff0c;一个80亿参数的「小模型」引…AI不应是巨头游戏模型也不是越大越聪明。近日「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型剑指Scaling Law软肋为轻量化、开放式AI探索了新方向。近期一个80亿参数的「小模型」引发AI圈热议。这个名为Rnj-1的开源模型由Ashish Vaswani与Niki Parmar创办的Essential AI Labs推出。他们是2017年那篇著名论文《注意力就是你所需要的一切》Attention is All You Need作者中的两位。以上八位作者同等贡献其中Ashish与Illia共同设计并实现了首个Transformer 模型并深度参与了全部研究工作。Ashish VaswaniNiki在研究的早期阶段负责设计、实现、调优并评估了大量模型变体是模型架构探索与实验验证的核心贡献者之一。Niki ParmarChatGPT、Gemini、Claude、Llama……几乎所有我们熟知的大模型都采用了Transformer框架。这些早期玩家们在几年后将整个行业引向了比拼参数规模的AI军备竞赛。前不久Google DeepMind CEO哈萨比斯Demis Hassabis还断言要实现通用人工智能AGI当下主流大模型必须把「扩规模」这件事推到极致。他所指的「扩规模」是更多数据、更多算力、更大的模型并强调它「至少是通往 AGI 的关键组件甚至可能就是全部路径」。哈萨比斯的观点在一定程度上代表了大模型领域由Transformer和Scaling Law所催生的「模型越大越强」的主流观点。7年后同为Transformer论文的作者Ashish Vaswani和Niki Parmar开始向这一主流观点发起了挑战模型不一定越大就越聪明。至少从算力效率的角度来看就像上面这位网友说的那样「大模型时代已经结束真正懂行的人打造的小模型时代开始了。」在ChatGPT、Gemini、Claude之外以Rnj-1为代表的小模型开辟了另一种思路。Vaswani的担忧与Rnj-1的诞生过去几年砸向AI领域的钱越来越多、模型越来越大、训练越来越昂贵。Vaswani认为AI领域巨额资金的涌入可能会妨碍技术本身的发展因为以利润为导向的企业逐渐从科学家和学者手中夺取了主导权「少数公司掌控着先进AI技术的生产、节奏和方向。他们决定了AI的演化方式也决定了谁能从中受益……我们不能让封闭式的AI开发阻碍我们探索新的前沿。」Vaswani和Parmar希望推动构建一个健康、开放的生态而不是封闭的塔尖。Essential AI Labs以及它的首款开源模型Rnj-1正是在这种理念下诞生的。Essential AI将构建前沿开源平台和智能工具作为自己的使命。Rnj-1的名称则是来自著名数学家拉马努金Srinivasa Ramanujan。据Essential AI官方介绍这款从零开始训练的80亿参数模型在代码、数学与「智能体」推理上可「对齐前沿」水平还可以在消费级GPU上运行自由使用与修改。一把「瑞士军刀」式的小模型和动辄万亿参数的前沿大模型相比Rnj-1并不起眼。它只是一个80亿参数的小模型仅仅32k的上下文长度遵循开源Gemma 3架构。既然不能和比别人比「身板」就要拼技术。Rnj-1采用全局自注意力机制global self-attention和YaRN技术。global self-attention好比为模型配备了一双「全景眼睛」无论给它多长的输入都能一次全部看清。而YaRN则像是「长距离阅读辅助器」让模型能在32k上下文中仍然保持清晰思考。Rnj-1的基础版与指令版在同尺寸开源模型中表现十分亮眼。代码生成在HumanEval、MBPP 等算法类代码任务以及BigCodeBench这类更广泛的编程任务中Rnj-1 Base与Instruct的表现能与最强同规模开源模型竞争有时甚至超越更大的GPT OSS 20B。智能体能力Rnj-1 Instruct是Rnj-1重点打造的能力之一 在智能体式编码任务中表现尤为突出。在SWE-bench 上Rnj-1 Instruct的表现比同尺寸模型强出近一个数量级已接近大规模模型的水平。它会用 profiler性能分析器检查瓶颈然后主动提出优化方案甚至多轮迭代。例如在Enamel这一考察高效算法实现的任务中Rnj-1 Instruct 超过了强力基线。在伯克利函数调用排行榜BFCL中Rnj-1 Instruct的工具使用能力也领先同类模型。数学与科学推理在AIME25高难度高中数学中Rnj-1 Instruct的数学能力可与最强开源模型匹敌。Rnj-1 Base在Minerva-MATH上也与同规模模型保持一致。在GPQA-Diamond包含生物、物理、化学的高难度题目上Rnj-1的表现也接近同尺寸模型中的领先水平。量化稳定不掉质量Rnj-1对量化也非常稳健。这意味着它能在更便宜、更省电的显卡上跑得很快模型质量几乎不受影响真正实现人人可用。从BF16到FP8再到NVFP4在显著提升提示密集型工作负载的token吞吐量的同时模型质量几乎不受影响。Token吞吐量数据基于NVIDIA B200 GPU测得其中KV Cache的数据类型设为FP8批大小为128。回到起点不想再做「宇宙巨兽」了今年2月Essential AI做了一个重要的决定专注于基础能力的本身。在做研究和做产品两者之间Essential AI更倾向于提升模型能力。DeepSeek R1发布后世界都在讨论RL的强大但Vaswani认为压缩是模拟智能的核心要素而语言模型的预测式预训练才是更合理的路径。Essential AI在早期预训练阶段便观察到模型出现反思与探索式推理的迹象这印证了「强预训练是下游成功基础」的判断。他们认为强大的预训练本身就会产生推理能力而不是靠后期堆RL补课。这是Essential AI迄今为止第一个也是最具根本性的抉择。上图记录了Essential AI在每个阶段所取得的进展。Rnj-1是Essential AI从头开始训练的大模型。他们希望大模型在学习阶段不仅是「看很多数据」而是能自己把数据分类、转换、混合形成更好的理解方式。这样模型的「可测能力」比如数学、代码、科学等可验证任务会更强。研究团队通过数据分类研究得到了一种新的「带重复惩罚的数据分布聚类与混合方法」这种方法尤其提升了模型在STEM科学、技术、工程、数学方面的能力。此外训练模型需要「优化器」来调整参数。Essential AI证明了Muon优化器相较AdamW更高效 并开发了适配大模型的分片策略。Essential AI的研究人员认为大模型应该不仅能理解代码更应该模拟程序在不同环境中的执行行为Rnj-1在这一方向上进行了大规模尝试。为了让基础模型学会自动「改进代码」研究人员还投入研究「代码演化」的建模。这些方向均在小模型上通过验证显著提升了Rnj-1的工程能力。在预训练末期Essential AI团队确信Rnj-1已具备数学、编程与科学知识等潜在能力。接下来的问题是如何通过适量监督微调唤醒其指令遵循与复杂推理能力并验证其在长对话与现实难题中的表现。Essential AI在后训练方案上借鉴了YaRN长上下文中期训练、Nemotron以及简单智能体环境。其后训练主要有三项任务研究定向数据对推理与智能体能力的影响团队亲自「上手体验」模型观察质变收集下游反馈为下一轮预训练下注提供依据Vaswani认为有许多令人难以抗拒的想法正在争夺研究团队的注意力。比如他们对条件计算、扩展并增强模型处理更长上下文的能力以及低精度训练充满热情。在中期内Essential AI将继续推进压缩这一核心理念拓展计划模拟的程序行为的类型和范围并推动代码演化。Vaswani预计诸如将强化学习等扩展性思路用于培养复杂推理能力的方法将很快出现在Essential AI的路线图上。在官方博客中Vaswani用先驱计算机科学家Alan Perlis的话表达了自己的心声我认为在计算机科学领域我们必须始终让计算保持趣味性这一点极其重要……我认为我们有责任不断拓展计算机的边界引领它们走向新的方向并让这种乐趣持续存在……最重要的是我希望我们不要变成传教士。不要觉得自己像个推销圣经的推销员。这世上那样的人已经太多了。你所了解的计算知识别人终会学到。不要觉得成功计算的钥匙只掌握在你手中。我相信并希望你手中握有的是智慧一种能够超越最初接触机器时的认知看到它更多可能性并让它变得更强的能力。开源平台Essential AI的创建以及此次Rnj-1的推出旨在推动美国AI开源领域的发展抢夺在轻量化开源生态话语权目前这一领域正由中国企业主导。开源生态将推动大模型在「越大越好」行业竞争格局之外探索开放、轻量化的新路径加速AI人人可用时代的到来。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。