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>> 海通证券-计算机行业跟踪周报349期:Llama3.1发布,405B开源模型实现对标GPT~4-240728
上传日期:   2024/7/28 大小:   489KB
格式:   pdf  共2页 来源:   海通证券
评级:   优于大市 作者:   杨林,杨蒙
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Meta发布Llama 3.1,405B版本是全球最大的开源大模型。Meta在其论文《TheLlama 3 Herd of Models》中公开发布了Llama 3.1,这是一组由三种多语言支持的语言模型组成的集合,分别拥有80亿、700亿和4050亿参数。Meta的实验评估表明,Llama 3.1的旗舰型号(即405B版本)在各种任务上表现与领先的语言模型(如GPT-4)相当,接近最先进的水平。Llama 3.1的较小模型在同类中表现最佳,超越了具有相似参数数量的替代模型。根据亚马逊AWS官网,Llama 3.1模型是Meta迄今为止最先进和最强大的模型,所有Llama 3.1模型支持128K上下文长度,其容量是Llama 3模型的16倍,并且在八种语言的多语言对话用例中具有改进的推理能力。Llama 3.1405B是全球最大的开源大语言模型,根据AWS援引Meta的数据,该模型为AI设立了新标准,非常适合企业级应用和研发。它非常适合生成数据任务,模型的输出可用于改进较小的Llama模型,并通过模型蒸馏将知识从405B模型传递到较小的模型。该模型在常识、长篇文本生成、多语言翻译、机器翻译、编码、数学、工具使用、增强的上下文理解和高级推理与决策方面表现出色。Llama 3.170B非常适合内容创建、对话式AI、语言理解、研发和企业应用。该模型在文本摘要和准确性、文本分类、情感分析和细微推理、语言建模、对话系统、代码生成和遵循指令方面表现出色。Llama 3.18B最适合计算能力和资源有限的情况。该模型在需要低延迟推理的文本摘要、文本分类、情感分析和语言翻译方面表现出色。我们认为,Llama 3.1的发布,代表开源大模型已经正式实现与顶级模型,如GPT-4对标,AI落地有望持续加速。
  OpenAI宣布推出SearchGPT,旨在带来“全新搜索方式”。7月25日,OpenAI宣布推出SearchGPT,这是一款新的搜索功能的原型,旨在将OpenAI模型的优势与来自网络的信息相结合,为用户提供快速、及时的答案,并附上清晰、相关的来源。目前OpenAI正在小规模开放测试,以获取反馈。未来OpenAI计划将这些功能的精华直接整合到ChatGPT中。OpenAI在官网指出,SearchGPT带来了一种全新的搜索方式,(过去)在网上获取答案可能需要花费大量时间,往往需要多次尝试才能获得相关结果。OpenAI相信,通过将AI模型的对话能力与来自网络的实时信息相结合,可以更快、更轻松地找到用户所需要的内容。SearchGPT将快速且直接地使用来自网络的最新信息回答用户的问题,同时提供相关来源的清晰链接。用户还将能够像与人对话一样提出后续问题,每次查询时共享的上下文将不断累积。OpenAI正致力于打造一个繁荣的出版商和创作者生态系统,其希望帮助用户发现出版商网站和体验,同时为搜索带来更多选择。SearchGPT旨在通过在搜索中突出引用和链接出版商,帮助用户与出版商建立联系。回答中包含清晰的行内署名和链接,让用户知道信息的来源,并能在侧栏中快速与更多带有来源链接的结果互动。我们认为,SearchGPT的发布是AI大模型对传统应用领域的又一次赋能,AI应用空间正在持续打开。
  两部门公示公路水路交通基础设施数字化转型升级示范区域(第一批)。根据《财政部交通运输部关于支持引导公路水路交通基础设施数字化转型升级的通知》(财建?2024?96号)和《交通运输部办公厅财政部办公厅关于印发公路水路交通基础设施数字化转型升级工作实施细则的通知》(交办规划?2024?28号),交通运输部、财政部近期组织开展了2024年公路水路交通基础设施数字化转型升级竞争性评审工作。经过评审,拟纳入支持范围的公路水路交通基础设施数字化转型升级示范区域名单(第一批)如下:北京市“路城一体”公路交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、江苏省“一轴一网两融合”大流量交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、浙江省“一廊两翼全网”高品质一体化交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、福建省两岸融合发展交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、河南省“一轴一廊”交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、湖南省“一圈二轴三区”畅安舒美交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、广东省“一轴两网”交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络、四川“大蜀道”交通基础设施数字化转型升级示范通道及网络。
  建议关注:浪潮信息、神州数码、海康威视、金山办公、新国都、税友股份、软通动力、万集科技。风险提示:政策落地不及预期,技术发展不及预期的风险。
  
 
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