3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、政府官員或民間社會(huì)成員使用,現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。據(jù)悉,目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周,一名成員上傳了 Facebook
3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、**官員或民間社會(huì)成員使用,現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。
據(jù)悉,目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周,一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa((Large Language Model Meta AI))的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。
迄今為止,谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài),只能通過消費(fèi)者界面或 API 訪問,據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機(jī)器上運(yùn)行 LLaMa,但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。
在一份聲明中,Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法,并強(qiáng)調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。
“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進(jìn)的 AI 模型,以幫助我們評估和改進(jìn)這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的,這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型,并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序,但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡,”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。
據(jù)了解,與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣,LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞,就能預(yù)測下一個(gè)單詞,并生成更多文本。
LLaMa 有多個(gè)不同大小的版本,其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進(jìn)行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。
報(bào)道稱,Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。
本文由小編網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載而成,原文來源:http://www.techweb.com.cn/it/2023-03-08/2921927.shtml,如有侵權(quán),請聯(lián)系刪除
3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、**官員或民間社會(huì)成員使用,現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。
據(jù)悉,目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周,一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa((Large Language Model Meta AI))的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。
迄今為止,谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài),只能通過消費(fèi)者界面或 API 訪問,據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機(jī)器上運(yùn)行 LLaMa,但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。
在一份聲明中,Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法,并強(qiáng)調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。
“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進(jìn)的 AI 模型,以幫助我們評估和改進(jìn)這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的,這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型,并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序,但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡,”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。
據(jù)了解,與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣,LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞,就能預(yù)測下一個(gè)單詞,并生成更多文本。
LLaMa 有多個(gè)不同大小的版本,其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進(jìn)行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。
報(bào)道稱,Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。
本文由小編網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載而成,原文來源:http://www.techweb.com.cn/it/2023-03-08/2921927.shtml,如有侵權(quán),請聯(lián)系刪除
3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、**官員或民間社會(huì)成員使用,現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。
據(jù)悉,目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周,一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa((Large Language Model Meta AI))的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。
迄今為止,谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài),只能通過消費(fèi)者界面或 API 訪問,據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機(jī)器上運(yùn)行 LLaMa,但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。
在一份聲明中,Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法,并強(qiáng)調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。
“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進(jìn)的 AI 模型,以幫助我們評估和改進(jìn)這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的,這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型,并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序,但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡,”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。
據(jù)了解,與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣,LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞,就能預(yù)測下一個(gè)單詞,并生成更多文本。
LLaMa 有多個(gè)不同大小的版本,其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進(jìn)行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。
報(bào)道稱,Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。
本文由小編網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載而成,原文來源:http://www.techweb.com.cn/it/2023-03-08/2921927.shtml,如有侵權(quán),請聯(lián)系刪除
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據(jù)悉,目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周,一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa((Large Language Model Meta AI))的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。
迄今為止,谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài),只能通過消費(fèi)者界面或 API 訪問,據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機(jī)器上運(yùn)行 LLaMa,但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。
在一份聲明中,Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法,并強(qiáng)調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。
“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進(jìn)的 AI 模型,以幫助我們評估和改進(jìn)這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的,這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型,并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序,但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡,”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。
據(jù)了解,與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣,LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞,就能預(yù)測下一個(gè)單詞,并生成更多文本。
LLaMa 有多個(gè)不同大小的版本,其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進(jìn)行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。
報(bào)道稱,Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。
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