@simonerizzo98: Questa settimana è stata davvero incredibile per l'Intelligenza Artificiale Open Source. Ecco i principali aggiornamenti: Mistral (in collaborazione con Nvidia) ha rilasciato il NeMo 12B LLM con licenza Apache 2.0. È migliore del L3 8B e del Gemma 2 9B, supporta più lingue con un contesto di 128K e utilizza un tokenizzatore molto efficiente chiamato "tekken". Apple ha lanciato il DCLM 7B, un vero LLM open source basato su OpenELM, addestrato su 2.5 trilioni di token e con un punteggio MMLU di 63.72, superiore al Mistral 7B. Hugging Face ha presentato SmolLM, con modelli da 135M, 360M e 1.7B che possono funzionare direttamente nel browser. Superano Qwen 1.5B, Phi 1.5B e altri, pur essendo stati addestrati solo su 650 miliardi di token. Groq ha rilasciato i checkpoint del modello Llama 3 8B & 70B per l'uso degli strumenti e le chiamate di funzione, raggiungendo un'accuratezza del 90.76% nella classifica Berkely Function Calling Leaderboard (BFCL). Eccelle nell'uso delle API e nella manipolazione dei dati strutturati! Salesforce ha lanciato xLAM 1.35B e 7B Large Action Models, insieme a un dataset di fine-tuning di 60K istruzioni. Il modello 7B ha ottenuto un punteggio di 88.24% su BFCL e il 2B il 78.94%. Deepseek ha cambiato le carte in tavola con v2 chat 0628, il miglior LLM open nella classifica LYMSYS con 236 miliardi di parametri e 21 miliardi di parametri attivi. Eccelle anche nel coding (posizione #3) e nei problemi complessi dell'arena (posizione #3). #llm #intelligenzaartificiale #opensource
Simone Rizzo
Region: ES
Monday 22 July 2024 15:54:59 GMT
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Comments
Matteo Valentini :
quindi il LAM fa quello che avevano promesso quelli di Rabbit R1?
2024-07-22 16:15:28
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Adriano Poggioli :
sentire che Apple fa dell open source fa strano...😁
2024-07-22 20:45:38
2
Max :
Bella questa rubrica
2024-07-22 17:34:24
1
Badabum :
Ma è open source anche il codice di training, di quello di Apple?
2024-07-22 16:55:18
1
405 :
A cosa serve un LLM da 135M di parametri?
2024-07-22 16:20:00
1
gio’s tech :
ma quindi qual’è il migliore tra tutti?
2024-07-24 22:08:25
0
Claudio Jordan :
Grazie 😊
2024-07-24 08:43:08
0
Oni™ :
un paragone in dettaglio dei nuovi small models? NeMo, quello nuovo di Apple, tutto quello che è eseguibile in locale comunque, ancora meglio se c'è il dataset
2024-07-23 11:55:47
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EMANUELE 34 :
rial su come far funzionare small LM su mobile? (con LLM FARM)
2024-07-23 10:47:57
0
saragrimaldi :
Gli small language models si possono utilizzare per dare un po’ di “intelligenza” agli addon di google?
2024-07-23 08:42:50
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NT_ :
secondo me le AI dovrebbero essere tutte open source, aiutano al progresso e non ci perdono nulla
2024-07-23 08:13:56
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Diego Secci :
Come funzionano questi modelli? Cosa fanno?
2024-07-23 06:39:48
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FrencXY :
puoi fare un tutorial su come aggiungere le guardrails? per esempio con ollama?
2024-07-22 16:12:06
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lucamassimoferrab :
Bravo, ogni tanto se puoi fare una lezioncina sulle AI per far capire anche a noi vecchietti, diplomati in elettronica oltre 40 anni fa. Grazie e Complimenti per il tuo lavoro
2024-07-22 19:03:08
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Utentemoltosimpatico :
Grazie per il video Simone! Esiste un modello efficiente gratuito per estrarre testo dalle immagini? ho provato con OCR ma non sto ottenendo i risultati sperati, conosci un modello che non sia a paga.
2024-07-22 16:13:32
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sarawife87 :
la vera notizia è xLam!!! sarebbe assolutamente da approfondire
2024-07-26 17:58:17
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Utentemoltosimpatico :
che senso ha che ognuno fa uscire sempre un modello nuovo? Capisco che la competizione porta benefici per noi utilizzatori, ma non capisco perché ne escono così tanti
2024-07-22 16:12:10
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Termanini Massimo :
approfondisci quelli con pochi neuroni che girano nei browser. come fanno? hanno un algoritmo di apprendimento più potente?
2024-07-22 17:12:30
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