Mistral 发布 Mistral Large 2,123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2,模型规模 123B 参数,支持 128k 上下文窗口和数十种语言,可在单节点上实现大吞吐推理。
推荐理由:Mistral Large 2 的 128k 上下文、123B 参数与单节点推理定位,是评估自部署成本与多语言能力的直接参考。
Mistral AI 发布 Mistral Large 2,模型规模 123B 参数,支持 128k 上下文窗口和数十种语言,可在单节点上实现大吞吐推理。
推荐理由:Mistral Large 2 的 128k 上下文、123B 参数与单节点推理定位,是评估自部署成本与多语言能力的直接参考。
Replicate 宣布可通过其 API 运行 Meta 的 Llama 3.1 405B 模型,该模型有 4050 亿参数、8000 token 上下文窗口,官方称其在多项基准上接近或达到 GPT-4 水平。Replicate 提供了 JavaScript、Python 和 cURL 三种调用方式,并给出 Next.js 示例聊天应用,可部署在 Vercel 上。
推荐理由:Replicate 官方给出 Llama 3.1 405B 的 API 调用方式,含 JavaScript、Python 与 cURL 三种示例。
AskYourDatabase 让非技术团队成员用自然语言与 Neon Postgres 数据库交互,无需编写 SQL 查询。SQL 数据库对非技术成员往往难以使用,通常需要定制 GUI 工具,而写 SQL 会成为获取数据的障碍,AI 可在此提供帮助。
OpenAI 发布 GPT-4o mini,定位为更具成本效率的智能模型。材料仅提供标题,未包含正文内容,具体价格与能力细节暂无法确认。
Hugging Face 为 TGI 推出 Multi-LoRA serving,只需部署一次基础模型,就能按请求动态切换多个 LoRA 适配器,官方示例用 mistralai/Mistral-7B-v0.1 同时服务 predibase/customer_support 和 predibase/magicoder。
推荐理由:Hugging Face 官方介绍 TGI 的 Multi-LoRA 部署方式,给出成本与用量对比,适合评估多模型推理方案。
Mistral 发布 Codestral Mamba,一个基于 Mamba 架构的代码模型,采用 Apache 2.0 许可,可免费使用、修改和分发。该模型具备线性时间推理能力,官方测试了最高 256k tokens 的上下文检索,并称其表现与 SOTA Transformer 模型相当。
推荐理由:Mistral 发布 Codestral Mamba,给出线性时间推理、256k 上下文测试和 Apache 2.0 许可,可对照其与 Transformer 代码模型的差异。
Hugging Face 宣布 Google Cloud TPU v5e 已可在 Inference Endpoints 和 Spaces 上使用,用户选择 Google Cloud Platform 和 us-west1 区域后即可挑选 TPU 配置。
多伦多 AI 专利公司 XLSCOUT 发布专有嵌入模型 ParaEmbed 2.0,经 Hugging Face Expert Support Program 协作,在人工专家整理的多领域专利数据上微调,准确率较 2023 年 10 月发布的 ParaEmbed 1.0 提升 23%。
Vercel 发布 AI SDK 3.2,围绕 Agent、Provider、Embeddings 和开发体验四方面扩展能力。
Replicate 宣布即将新增对 NVIDIA H100 GPU 的支持,此前平台已支持 NVIDIA T4、A40、A100 GPU 以及 CPU。想提前体验 H100 的用户可发邮件至 [email protected] 申请早期访问。
Replicate 上线 Stability 最新的文生图模型 Stable Diffusion 3,可通过一行代码调用,模型标识为 stability-ai/stable-diffusion-3。
Mistral AI 在 la Plateforme 上线模型定制功能,提供三种微调入口:开源微调 SDK mistral-finetune、la Plateforme 上的无服务器微调服务,以及面向特定客户的定制训练服务。
推荐理由:Mistral 官方发布微调能力,给出开源 SDK、托管服务与定制训练三条路径,便于开发者按成本与数据条件选择。
Mistral AI 于 2024 年 6 月 5 日至 30 日举办线上微调黑客松,参赛项目必须使用其全新的 fine-tuning API,前 3 名各获 €2,500 Mistral API 额度。
MavenAGI 推出一款基于 GPT-4 的 AI 客服代理,Tripadvisor、Clickup 和 Rho 等公司已在使用,用于节省时间并更好地服务客户。
Mistral 发布首个代码模型 Codestral,22B 参数、32k 上下文,支持 80+ 编程语言,可完成代码补全、写测试和 fill-in-the-middle。
推荐理由:Mistral 首个代码模型 Codestral 的规格、基准与接入方式,适合关注代码补全选型的开发者参考。
Mistral AI 发布非生产许可 MNPL,允许开发者将模型用于非商业用途并支持研究工作,商业使用则需另行安排。新发布的 Codestral 是首个采用该许可的模型,Mistral 表示仍会继续以 Apache 2.0 发布部分模型和代码,逐步形成 Apache 2.0 与 MNPL 两条产品线。
推荐理由:Mistral 推出非生产许可 MNPL,明确商业使用需另议,开发者可据此判断自家产品能否继续免费调用其模型。
Hugging Face 为 Inference Endpoints 新增 AWS Inferentia2 实例,用户可在 Amazon Web Services 实例配置中选择 Inf2 选项,几步点击即可部署模型。
ChatGPT 的数据分析功能获得改进,用户现在可以与表格和图表进行交互,并直接从 Google Drive 和 Microsoft OneDrive 添加文件。
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni(GPT-4o),可实时跨音频、视觉和文本进行推理。该模型被定位为 OpenAI 的新旗舰模型。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,可实时跨音频、视觉和文本推理,关注模型能力变化的读者可了解其定位。
OpenAI 发布最新旗舰模型 GPT-4o,同时把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。官方称此次发布包含新旗舰模型上线,以及面向免费用户的功能扩展。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,并首次把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。
Vercel 发文列出 7 个可立即加入应用的 AI 功能,包括语义搜索、自然聊天机器人、个性化推荐、即时本地化等。文中举例 Klarna 的 OpenAI 聊天机器人客户满意度与人工相当,解决问题快 80%,承担 700 名全职客服的工作量,带来 $40M 净收入。Vercel 提供原生 AI 支持及全托管的扩缩容、流式与缓存基础设施,按实际用量付费。
Stack Overflow 与 OpenAI 宣布达成 API 合作,将把 Stack Overflow 的技术知识平台与 OpenAI 的 LLM 模型能力结合,帮助开发者。
Artificial Analysis 开发的 LLM 性能排行榜现已上线 Hugging Face,覆盖超过 100 个 serverless LLM API 端点,综合对比质量、价格与速度。
Vercel 发布 AI SDK 3.1,并宣布 ModelFusion 团队加入。新版本包含 AI SDK Core、AI SDK UI 和 AI SDK RSC 三部分。
推荐理由:Vercel 官方发布 AI SDK 3.1,统一多家模型调用接口并新增 streamUI,可据此评估是否替换现有 LLM 集成方案。
OpenAI 宣布 GPT-4 API 正式可用,GPT-3.5 Turbo、DALL·E 和 Whisper API 也同步正式可用。OpenAI 同时公布旧版 Completions API 模型的弃用计划,这些模型将于 2024 年初退役。
推荐理由:OpenAI 宣布 GPT-4 API 正式可用,并给出旧版 Completions API 模型的退役时间表。
OpenAI 发布 ChatGPT 和 Whisper 的 API。
OpenAI 为 API 客户新增更多企业级功能,包括更多安全功能与控制项、Assistants API 的更新,以及帮助更好管理成本的工具,同时加强企业支持。
Replicate 上线 Snowflake 开源语言模型 Arctic,可通过一行代码在云端调用,模型标识为 snowflake/snowflake-arctic-instruct。
Meta 发布 Llama 3 开源模型,包含 8B 和 70B 两个尺寸,各有 base 和 instruct 版本,另有基于 Llama 3 8B 微调的 Llama Guard 2,共 5 个开放模型上线 Hugging Face。
推荐理由:Meta 发布 Llama 3 并同步接入 Hugging Face 生态,读者可了解模型规格、许可变化与部署方式。
Replicate 发布教程,介绍如何用一行代码在云端运行 Meta 的 Llama 3,并给出 JavaScript、Python 和 cURL 三种调用方式。
推荐理由:Replicate 官方给出用 JavaScript、Python 和 cURL 调用 Llama 3 的步骤,并说明四个模型变体的取舍。
Mistral 发布最新开放模型 Mixtral 8x22B,采用稀疏 Mixture-of-Experts(SMoE)架构,141B 总参数中仅 39B 激活,以 Apache 2.0 许可开放,可无限制使用。
推荐理由:Mistral 发布 Mixtral 8x22B 开放模型,给出 141B 总参数中仅 39B 激活的稀疏架构与 Apache 2.0 许可,可据此评估自托管与微调成本。
Supabase 在 Edge Functions 的 Edge Runtime 中内置了 Supabase.ai API,用几行代码即可运行 AI 推理,目前支持 gte-small 生成 embedding,并实验性支持 Llama 和 Mistral 等开源 LLM。
推荐理由:Supabase 在 Edge Functions 内置 AI 推理 API,开发者可几行代码生成 embedding,并了解与 OpenAI 的成本对比。
Gradio 推出 reload 模式,用 `gradio app.py` 替代 `python app.py` 启动应用,即可在不重启服务器的情况下拉取源码最新改动。
Vercel 展示了用 v0、Mistral AI(经 Perplexity)和 Vercel AI SDK 在几小时内复刻亚马逊 AI 评论摘要功能的案例。
Ollama 现已支持 embedding 模型,可生成向量嵌入并构建 RAG 应用,提供 mxbai-embed-large(334M)、nomic-embed-text(137M)、all-minilm(23M)三款模型,并集成 LangChain 与 LlamaIndex。
OpenAI 为微调 API 增加新功能,让开发者对微调拥有更多控制权,同时公布构建自定义模型的新方式。官方称此举旨在扩展其自定义模型计划。
Replit 正在训练原生代码修复 LLM,用 LSP 诊断数据生成修复 diff。其数据来自用户会话中的 OT 编辑历史和 LSP 诊断,Python 项目中仅 10% 的 LSP 诊断消息自带修复方案,因此用 LLM 合成并验证 diff,目标数据集 10 万条,管线基于 Databricks 上的 PySpark,可再扩展一个数量级。
Hugging Face 宣布在 Hub 上线 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,开发者可在模型页的 Deploy 菜单选择 Cloudflare Workers AI,通过 Workers AI REST API 或 Cloudflare AI SDK 调用 Llama、Gemma、Mistral 等开源模型,按请求计费、无需自管 GPU。
推荐理由:Hugging Face 与 Cloudflare 的这次集成已下线,但文中按请求计费的推理成本示例仍可作参考。
OpenAI 分享了 Voice Engine 小规模预览的经验,这是一款用于创建自定义语音的模型。
OpenAI 分享了 Zelma 使用 GPT-4 让教育数据更易获取的案例。