Groq是什么？ Groq是一家美国AI芯片公司，专注于设计和制造高性能、高能效的AI处理器。最近，Groq公司推出了一个免费的在线大模型推理服务，借助于自研的AI芯片LPU，每秒能够输出近 500 个 token。相比之下，ChatGPT-3.5 每秒生成速度仅为 40 个 token。 Groq并没有研发新模型，它是一个模型启动器，推理服务部署的是开源模型Mixtral 8x7B-32k和Llama 270B-4k。有网友将其与 GPT-4、Gemini 对标，看看它们完成一个简单代码调试问题所需的时间。没想到，Groq 完全碾压两者，在输出速度上比 Gemini 快 10 倍，比 GPT-4 快 18 倍。如何使用Groq？ AIHub体验了一下，推理回复速度确实非常快，1000字的内容，眨眼之间完成。不需要注册账号，任何人都可以免费使用。 Groq体验地址：https://groq.com/ Groq 使用界面对于开发者，Groq 也提供了 API 服务，完全兼容 OpenAI API。 Mixtral 8x7B SMoE 可以达到 480 token / S，100 万 token 价格为 0.27 美元。极限情况下，用 Llama2 7B 甚至能实现 750 token / S。 Groq API服务价格关于Groq LPU芯片根据Groq官网介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求。

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Groq-全球速度最快的大模型推理服务

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文章标题：Groq是什么？ Groq是一家美国AI芯片公司，专注于设计和制造高性能、高能效的AI处理器。最近，Groq公司推出了一个免费的在线大模型推理服务，借助于自研的AI芯片LPU，每秒能够输出近 500 个 token。相比之下，ChatGPT-3.5 每秒生成速度仅为 40 个 token。 Groq并没有研发新模型，它是一个模型启动器，推理服务部署的是开源模型Mixtral 8x7B-32k和Llama 270B-4k。有网友将其与 GPT-4、Gemini 对标，看看它们完成一个简单代码调试问题所需的时间。没想到，Groq 完全碾压两者，在输出速度上比 Gemini 快 10 倍，比 GPT-4 快 18 倍。如何使用Groq？ AIHub体验了一下，推理回复速度确实非常快，1000字的内容，眨眼之间完成。不需要注册账号，任何人都可以免费使用。 Groq体验地址：https://groq.com/ Groq 使用界面对于开发者，Groq 也提供了 API 服务，完全兼容 OpenAI API。 Mixtral 8x7B SMoE 可以达到 480 token / S，100 万 token 价格为 0.27 美元。极限情况下，用 Llama2 7B 甚至能实现 750 token / S。 Groq API服务价格关于Groq LPU芯片根据Groq官网介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求。

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更新时间：2024年07月01日

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Groq 大模型推理大语言模型

目录 Toggle OPPO AndesGPT是什么？ OPPO AndesGPT可以做什么？ OPPO AndesGPT适用人群 OPPO AndesGPT是什么？ 11 月 16 日，在2023 OPPO开发者大会上，OPPO 正式推出了自主训练的大模型 AndesGPT。AndesGPT有三大类规格：AndesGPT-Tiny、AndesGPT-Turbo和AndesGPT-Titan，可涵盖十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格，根据不同场景智能调度。据介绍，AndesGPT 拥有对话增强、个性专属和端云协同三大技术特征，对于大模型带来的变革，OPPO 认为体现在四个方面：知识、记忆、工具和创作。在知识能力方面，AndesGPT 融合了知识图谱及通用搜索能力，为用户提供更专业的问答。通过知识增强技术，将外部知识与模型融合生成结果，降低幻觉。在记忆能力方面，AndesGPT 实现长期记忆机制，以支持无限长度的上下文和有状态服务。而长期记忆带来首字推理延迟这个技术挑战。为了解决该难题，OPPO 研发了一种注意力算法命名为 SwappedAttention。SwappedAttention 能够在多轮长上下文对话中，有效降低每个 query 的首字推理时长。其核心技术原理是，通过外部存储和 KV 压缩的方式实现会话级 KV 缓存。结合 PagedAttention 算法一起使用，能够带来 50%的首字延迟降低，以及 30%的推理吞吐提升。工具使用也是 AndesGPT 一项核心能力，更好的理解设备控制与服务 API，端到端生成可执行指令。目前 AndesGPT 已支持使用系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器等各类工具。在创作方面，AndesGPT 已全面支持文生图与图生图场景。 AndesGPT模型在SuperCLUE测评基准的排行榜上表现出色，特别是在“知识与百科”能力测试中，得分高达98.33，仅次于GPT4，排名国内第一。 OPPO AndesGPT可以做什么？ OPPO AndesGPT的主要功能是提升对话能力，尤其是在与智能助理核心应用场景的结合上。它通过引入高质量的知识图谱和问答数据，以及对预训练和指令精调技术的优化，显著提高了模型在知识和百科方面的覆盖面和准确性。AndesGPT将被用于加强OPPO智能助手小布的AI能力，并逐步应用于更多OPPO核心产品中。 OPPO AndesGPT适用人群 OPPO AndesGPT主要适用于使用OPPO智能设备的用户。这包括那些需要高效、准确的语音助手服务的用户，特别是那些依赖智能手机进行日常任务和信息查询的人。随着技术的进一步整合和发展，AndesGPT可能会扩展到更广泛的用户群体，包括企业用户和开发者，他们可以利用这种高级AI技术来提升产品和服务的智能化水平。

7月1日023

Mistral 7B 是什么？ Mistral 7B 是法国AI初创公司 Mistral AI 发布的一款先进的 73亿参数语言模型，性能超越了 Llama 2 13B 和 Llama 1 34B。它采用 Grouped-query attention 和 Sliding Window Attention 技术，提高了推理速度并有效处理长序列。 Mistral 7B 在多种基准测试中表现出色，尤其在代码和英语任务上。该模型遵循 Apache 2.0 许可证，允许无限制使用和部署。Mistral AI 还提供了针对聊天任务微调的版本，展示了其强大的通用性和易微调性。 Mistral 7B 的评测结果根据 Mistral AI 提供的信息，Mistral 7B 在多个基准测试中的评测结果非常出色。以下是一些关键的评测结果：性能对比：Mistral 7B 在所有基准测试中超越了 Llama 2 13B，并在许多基准测试中超越了 Llama 1 34B。这表明 Mistral 7B 在处理语言任务时的效率和准确性都非常高。代码和推理能力：在代码生成任务上，Mistral 7B 接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上也保持了良好的表现。推理和理解：在 MMLU（Measuring massive multitask language understanding）基准测试中，Mistral 7B 显示出与比其参数数量大三倍以上的 Llama 2 模型相当的性能。这意味着 Mistral 7B 在内存使用和吞吐量上都有所节省。常识推理：在常识推理任务中，Mistral 7B 在 Hellaswag、Winogrande、PIQA、SIQA、OpenbookQA、ARC-Easy、ARC-Challenge 和 CommonsenseQA 等测试中的平均 0-shot 表现优于 Llama 2 13B。世界知识和阅读理解：在 NaturalQuestions 和 TriviaQA 的 5-shot 平均世界知识测试中，以及 BoolQ 和 QuAC 的 0-shot 阅读理解测试中，Mistral 7B 也表现出色。数学能力：在 GSM8K 的 8-shot 测试中，Mistral 7B 在 maj@8 的数学测试中表现优异，同时在 4-shot MATH 测试中也取得了好成绩。聚合结果：在 MMLU、BBH 和 AGI Eval（仅限英语多项选择题）的聚合测试中，Mistral 7B 也展现了强大的性能。这些评测结果表明，Mistral 7B 是一个高效且多功能的语言模型，能够在多种语言处理任务中提供高质量的输出。Mistral AI 还强调，他们正在与社区合作，以确保模型在需要适度输出的环境中得到精细的控制。 Mistral 7B 的主要功能 Mistral 7B 的主要功能包括：文本理解：能够理解和生成自然语言文本，处理复杂的语言理解任务。代码生成：在编程和代码相关任务上表现出色，能够生成和理解代码片段。多语言支持：支持多种语言，能够处理多语言环境下的文本和对话。微调能力：可以针对特定任务进行微调，以提高在特定领域的性能。推理速度：通过 Grouped-query attention (GQA) 和 Sliding Window Attention (SWA) 技术，提高了模型的推理速度。长序列处理：利用 Sliding Window Attention (SWA) 机制，有效处理长文本序列。开源使用：根据 Apache 2.0 许可证，用户可以在不受限制的情况下使用和部署模型。兼容性：可以在多种云平台和环境中部署，包括 AWS、GCP、Azure 以及 HuggingFace。这些功能使得 Mistral 7B 成为一个多功能的语言模型，适用于各种自然语言处理应用，包括但不限于聊天机器人、文本摘要、内容创作、数据分析和编程辅助等。 Mistral 7B 适合的用户人工智能研究人员：对于自然语言处理领域的研究人员来说，Mistral 7B 为探索新领域和突破人工智能能力的界限提供了宝贵的工具。开发人员：如果您是一位想要构建人工智能应用程序的开发人员，Mistral 7B 可以轻松地针对您的特定任务进行微调，让您能够创建更智能的软件。数据科学家：数据科学家可以利用 Mistral 7B 的强大功能来执行各种任务，从文本分类和情感分析到语言翻译和代码完成。公司和组织：Mistral 7B 的开源特性使其成为想要开发定制人工智能应用程序的公司和组织的理想选择。无论您是在医疗保健行业、金融还是电子商务领域，Mistral 7B 都能提供强大的工具来增强您的 AI 能力。 Mistral 7B 的灵活性和强大的语言处理能力使其成为构建各种语言相关应用的理想选择。如何使用Mistral 7B？以下是开始使用 Mistral 7B 的步骤：下载模型：从 Mistral AI 的官方网站下载 Mistral 7B 模型。官方网站提供了模型文件和所有必要的资源。使用 Docker 镜像：如果你喜欢使用 Docker，Mistral AI 提供了 Docker 镜像，这使得设置和运行模型变得简单。本地部署：使用 Ollama 软件包在本地机器上轻松运行 Mistral 7B。Ollama 提供了简单的指令来帮助你设置并开始使用 Mistral 7B。使用 Hugging Face 推理端点部署：如果你想在云平台上部署 Mistral 7B，可以使用 Hugging Face 推理端点。Hugging Face 提供了一个无缝且可扩展的解决方案，用于在生产环境中部署和运行语言模型。Hugging Face：https://huggingface.co/mistralai 使用 Perplexity Mistral Chat：Mistral AI 提供了一个用户友好的界面，让你可以与 Mistral 7B 互动，探索其能力。你可以用它来生成文本、提问和进行语言创作。在任何云平台上运行：利用 Mistral AI 和 Skypilot 之间的合作，你可以在任何云平台上部署 Mistral 7B。Skypilot 提供了一个简单高效的解决方案，用于大规模运行语言模型。通过遵循这些步骤，你将能够充分利用 Mistral 7B 的潜力，并根据你的特定 AI 需求来使用它。Mistral 7B 适合 AI 研究人员、开发者、数据科学家以及希望开发定制 AI 应用的公司和组织。

7月2日026

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