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大机型“小型化”进手机,面墙智能发布高性能小钢炮MiniCPM

发布于:2024-06-21 编辑:匿名 来源:网络

大机型开启新时代,必须AI原生。

面壁智能联合创始人和CEO李大海曾说过上述话。

在他看来,大模型时代呼唤AI原生,运行在客户端的大模型硬件就是原生硬件。

今天下午,面墙智能正式发布2B旗舰端侧大模型面墙MiniCPM,端侧大模型战场将迎来新玩家。

有小有大,2B性能小钢炮“上机”我们此前曾报道过,“欧洲版OpenAI”Mistral AI发布了短小紧凑的Mistral-7B小型模型。

虽然其规模只有7B,但性能和能耗却很大。

各方面的表现都得到了高度评??价。

尺寸仅为2B的MiniCPM在多个主流评测榜单中的中英文平均分均已超越Mistral-7B。

大机型“小型化”进手机,面墙智能发布高性能小钢炮MiniCPM

MiniCPM具有更全面的能力,其分数在CEval、CMMLU、MMLU等基准测试中超越了微软的明星模型Phi-2。

从英文榜单平均得分来看,MiniCPM已经大幅超越同规模甚至更大规模的模型,甚至可以与13B、30B、40B规模的模型相媲美。

在最接近人类评估的评估集MT-Bench中,MiniCPM甚至可以与Claude 2抗衡,成为2B性能大炮。

那么,面墙智能如何实现以小事成就大事的目标呢?算力:高效基础设施全流程推理加速10倍,成本降低90%;算法:面壁模型风洞以小见大,寻找高效的模型训练配置,实现模型能力的快速形成;数据:现代数据工厂的形成,从数据治理到多维度评价的闭环牵引模型版本快速迭代; MiniCPM在大模型生成等基础能力上也有不错的发挥。

墙面智能联合创始人及CEO李大海在发布会上介绍,MiniCPM不仅可以准确知道黄山和泰山的海拔高度、计算差异,甚至可以编写代码进行自我开发和优化。

随着大模型之间的竞争日益激烈,多模态能力的加入正在推动人工智能进入“联觉”时代。

号称同级中最强的多模态能力的MiniCPM也在手机上实现了多模态,可以准确识别野外的毒蘑菇、毒蛇等危险生物。

李大海现场演示了MiniCPM在实际应用中的效果。

当打开飞行模式,被问及误食有毒蘑菇或在野外迷路时的自救措施时,MiniCPM的回答似乎比空洞的“陈词滥调”更实用。

如果您在野外遇到信号状况不佳的情况,MiniCPM离线给出的这些建议可能对您有很大帮助。

在规模飙升的技术竞争中,成本是大机型的隐形竞争力。

除了强大的性能之外,MiniCPM 的推理成本仅为 Mistral-Medium 的 1%。

MiniCPM作为大规模的终端侧模式,已成功贯穿国际主流手机品牌和终端CPU芯片。

即使是旧手机也能正常运行。

但从吞吐量的角度来看,操作仍在运行,实际性能可能需要提高。

基于在大模型领域的面墙智能积累,李大海也在发布会上正式宣布将进一步开源,“让大模型飞进千家万户”。

开源地址(含技术报告)如下:MiniCPM GitHub:GitHub:mniLMM-12B模型的多模态实时交互能力。

与之前谷歌Gemini大模型展示多模态能力的想法类似,他们也要求MiniCPM玩石头剪刀布的“猜谜游戏”。

结果显示,其响应的流畅度、准确性和延迟均在可接受的水平之内。

范围。

逻辑推理能力也是一个重要亮点。

上传一张没有文字描述的图片后,它可以根据服装、墨镜、导杖等小细节准确推断出图片的含义,充分展现了其“看、想”的综合能力。

Agent的互联网“如果Agent的能力用在端侧模型上,可以更好地服务于特定的场景,创造更多的价值。

我认为这两个方向可以互相支持,产生一些奇妙的化学反应。

” 墙网CTO曾国阳面向智能,谈到终端侧大模型与代理的关系,李大海在本次发布会上也重申了大模型+代理的双引擎策略,在他看来,MiniCPM的发布还是服务于双引擎的。

事实上,当大型模型寻求融入落地场景时,AI Agent 就成为了关键手段,甚至是最早提出 Wall-Facing Intelligence 概念的公司之一。

未来的世界将是特工的世界,一切都将是特工,想象一下,当你准备煮粥时,只需要把食材放入电饭锅中,稍等片刻,一锅热气腾腾的粥就来了。

出去。

在此过程中,电饭锅利用内置Agent技术自动调节温度和火力。

,无需人工干预即可完成烹饪。

去年的云栖大会上,李大海表示“大模型+Agent将带来新一轮巨大的技术变革”。

当时他把大型模型比作汽车的发动机,为汽车提供动力。

然而,要建造一辆完整的汽车,还需要转向、底盘和其他一切。

同样,他认为在大模型的引擎基础上,还需要叠加一系列的上层技术,比如记忆能力、使用工具的能力等,才能拓展出更广阔的应用前景和想象空间。

AI Agent就是承载这些技术能力的实体。

Wallface Intelligence自成立以来就开始规划“大模型+代理”的技术路线和实施方向,并先后推出了AI代理“三驾马车”——XAgent、AgentVerse、ChatDev。

这三款产品均由大模型驱动,代表了AI Agent的前沿创新和应用成果。

他们的目标是将大型模型与实际环境相结合。

其中,XAgent是一个大型模型驱动的AI智能体应用框架,AgentVerse是一个智能体通用平台,而ChatDev是一个多智能体协同开发框架。

具体到ToB的实施方向,AI Agent有望在企业内部扮演多重角色,重塑企业的运营流程和组织结构。

这些AI Agent可以像传统企业员工一样执行各种任务,从而降低成本并提高效率。

对于消费级应用(ToC),AI Agent可能会以智能助手的形式出现,为用户提供个性化、便捷的服务。

这些智能助手可以理解和预测用户需求,并实时提供帮助和建议,从而改善用户体验和生活质量。

那么人工智能代理的未来应该是什么样子呢?面墙智能的愿景和理念是“智能体互联”,就是让AI智能体连接世界上的一切,实现从“万物互联”到“万物智能”的转变。

这一概念由清华大学计算机系常务副教授、面墙智能创始人刘志远提出。

他还在公开演讲中自信地表示:未来可以通过大型模型驱动的智能平台,让更多的人融入到AI平台中。

,设备和物体连接起来,推动万物互联向智能万物互联,进入一个被称为“代理互联网”(loA)的人机交互新时代。

我们将迎来人工智能的第二次出现。

在这位在计算机领域工作了数十年的顶级专家的想象中,人工智能的第二次出现是将个体智能体与自身的优势联系起来,形成复杂的群体智能,从而表现出更强大的突现行为。

不久前,在李大海对《失控》作者凯文·凯利的网络采访中,凯文·凯利也表达了类似的观点。

他认为,人工智能之间的协作潜力巨大,未来将形成数百甚至数千个不同人工智能组成的生态系统,释放出惊人的力量。

事实上,群体智能作为自然界和社会中普遍存在的一种现象,是指由许多简单个体组成的群体表现出高水平智能行为的能力。

在自然界中,这种智能行为以多种形式表现出来,例如蚁群、蜂群和鱼群的集体行动。

当蚁群寻找食物来源或返回巢穴时,它们可以通过释放信息素来引导同伴蚂蚁找到最短路径。

洄游时,鱼群通过紧密协调位置和动作,形成保护性游动格局,使整个群体有效躲避捕食者,节省体力。

李大海还借用《三体》的名言立起了新年旗帜——让AGI来得“更快”,呼应了Wallface智能公司“万物智能”的愿景。

生命的美丽在于对某事的痴迷。

人生苦短,不要做无意义的事。

大机型“小型化”进手机,面墙智能发布高性能小钢炮MiniCPM

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