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https://twitter.com/MLBear2/status/1790077089242030174
https://twitter.com/tackson5/status/1788644168505426249
https://twitter.com/tackson5/status/1788138621096051079
https://twitter.com/hillbig/status/1782902418449326325
https://twitter.com/ylecun/status/1780999054719127840
https://twitter.com/icoxfog417/status/1780382144109691055
bioshok(INFJ) on X: "Llama3の最大のモデル（もうすぐ発表の小さいモデルとは違う）はClaude3 Opus や今の最新のGPT-4 Turboよりも性能が高いと噂されている。およそ1300億パラメータを超えており、image input可能とのこと。…"
https://twitter.com/AIatMeta/status/1778425321118732578
Colaboratory on X: "Colab now has NVIDIA L4 runtimes for our paid users! 🚀 24GB of VRAM! It's a great GPU when you want a step up from a T4. Try it out by selecting the L4 runtime! https://t.co/3DDp9gxG8D"
https://twitter.com/jalva_dev/status/1777985222858187182
Colaboratory on X: "Colab now offers TPU VM runtimes! The TPU runs locally rather than across the network. This improves reliability, debuggability, and enables support for JAX 0.4.x on TPU! Try it out by selecting the "TPU v2" accelerator or try this Gem
Yann LeCun on X: "Slides here: https://t.co/o5N4n5vHLM"
https://twitter.com/ai_database/status/1773526423149662209
Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 on X: "JambaはMambaとTransformerをあわせた52B LLM。MoEで有効パラメータは12B、1GPUでコンテキスト長140Kまで扱え、複数GPUでは256Kまで扱える。コンテキストが長くなった時は3倍近いスループット。1/8の割合でTransformerを使う。Mambaを採用したLLMで初めての大きなモデル。https://t.co/ILqmblyluk"
Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 on X: "学習済みのLLMから、層毎に入力と出力間のcos類似度が大きい層（変化が少ない層）を間引いても精度は落ちない。特に最後の層だけ除いて深い側の層を2~4割間引いても質問応答などの精度は変わらず、知識の大部分が低い層にあることを示唆する。学習手法やモデル設計の参考にも https://t.co/J7c75QyFb4"
OpenAI on X: "We’re partnering with a small group of US builders to test usage-based GPT earnings. Our goal is to create a vibrant ecosystem where builders are rewarded for their creativity and impact and we look forward to collaborating with builders on
pedma on X: "ChatGPT now helps you backtest Simple Trading Strategies. No more wasting 100's of hours building code from scratch for bad ideas. Here’s how to do it for free, in less than 10-minutes: https://t.co/z2PFsXQO5x"
https://twitter.com/ai_database/status/1772796031866118604
AIDB on X: "Microsoftなどの研究者らが、プロンプト圧縮技術『LLMLingua-"2"』を公開し、タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍を達成したと報告しています。 さらにプロンプトが圧縮されることにより、回答速度が倍速になるとのこと。 "LLMLingua-2: Learn Compression Target via Data Distillation for… https://t.co/4bEsVp3pfp"
https://twitter.com/fchollet/status/1769809060944339440