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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎(chǔ)模型支撐AI產(chǎn)業(yè)應用邏輯已經(jīng)被證明實用性，AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案；各自各樣參數(shù)不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務(wù)的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布，大模型已經(jīng)成為整個AI 界追逐的寵兒，AI大模型有效果好、泛化性強、研發(fā)流程標準化程度高等特點。
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OpenVINO?協(xié)同Semantic Kernel：優(yōu)化大模型應用性能新路徑
作為主要面向 RAG 任務(wù)方向的框架，Semantic Kernel 可以簡化大模型應用開發(fā)過程，而在 RAG 任務(wù)中最常用的深度學習模型就是 Embe...
研究者們提出了一個框架來描述LLMs在處理多語言輸入時的內(nèi)部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。
篇論文主要研究了大型語言模型（LLMs）中的一個現(xiàn)象，即在模型的隱藏狀態(tài)中存在極少數(shù)激活值（activations）遠大于其他激活值的情況，這些被稱為“...
2024-03-01 標簽：大模型 1.5k 0
深度學習（DL）與自動駕駛（AD）的融合標志著該領(lǐng)域的重大飛躍，吸引了學術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。配備了攝像頭和激光雷達的AD系統(tǒng)模擬了類似人類的決策過程。
谷歌大型模型終于開放源代碼，遲到但重要的開源戰(zhàn)略
在人工智能領(lǐng)域，谷歌可以算是開源的鼻祖。今天幾乎所有的大語言模型，都基于谷歌在 2017 年發(fā)布的 Transformer 論文；谷歌的發(fā)布的 BERT...
利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)（下）
對于語言模型（LLM）幻覺，知識圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫。知識圖譜提供更準確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息，減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。
2024-02-22 標簽：數(shù)據(jù)庫語言模型知識圖譜 2.3k 0
利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)（上）
向量數(shù)據(jù)庫是一組高維向量的集合，用于表示實體或概念，例如單詞、短語或文檔。向量數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)實體或概念的向量表示來度量它們之間的相似性或關(guān)聯(lián)性。
2024-02-22 標簽：數(shù)據(jù)庫大模型 2.2k 0
那關(guān)于LLM的長文本能力，目前業(yè)界通常都是怎么做的？有哪些技術(shù)點或者方向？今天我們就來總結(jié)一波，供大家快速全面了解。
對于模型訓練，我們可以采用 3D 并行訓練的方式來實現(xiàn)。將模型參數(shù)和梯度張量劃分為多個分區(qū)，分配到不同 GPU 卡上進行計算。每張卡負責自己分區(qū)的梯度和...
什么是混合專家模型？混合專家模型 (MoEs)優(yōu)劣勢分析
門控網(wǎng)絡(luò)或路由: 這個部分用于決定哪些令牌 (token) 被發(fā)送到哪個專家。例如，在下圖中，“More”這個令牌可能被發(fā)送到第二個專家，而“Param...
2024-02-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AITransformer 7.8k 0
大模型:即基礎(chǔ)模型，在海量數(shù)據(jù)和計算資源的基礎(chǔ)上通過預先訓練出來的，具有大參數(shù)規(guī)模的深度學習模型 >狹義多指大語言模型，廣義還包括CV、多模態(tài)等...
2024-02-22 標簽：AI人工智能大數(shù)據(jù) 1k 0
大模型系列：Flash Attention V2整體運作流程
基于1.1中的思想，我們在V2中將原本的內(nèi)外循環(huán)置換了位置（示意圖就不畫了，基本可以對比V1示意圖想象出來）。我們直接來看V2的偽代碼（如果對以下偽代碼...
自然語言處理領(lǐng)域存在著一個非常有趣的現(xiàn)象：在多語言模型中，不同的語言之間似乎存在著一種隱含的對齊關(guān)系。
Dimitar Panayotov 在 2023 年 QA Challenge Accepted 大會 上分享了他如何在測試中使用 ChatGPT。
AI新基建引領(lǐng)“三浪變革”，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級與創(chuàng)新
2023年迎來“知識生產(chǎn)力變革”第一浪，以大語言模型為核心，實現(xiàn)知識工程的生產(chǎn)力變革，類似于中世紀的印刷革命。大語言模型具有超高速學習能力，可在人機協(xié)同...
在思維鏈（CoT）提示的幫助下，大語言模型（LLMs）展現(xiàn)出強大的推理能力。然而，思維鏈已被證明是千億級參數(shù)模型才具有的涌現(xiàn)能力。
還有一個與批次大小有關(guān)的數(shù)量，它們在一個有趣的點上相交。這個點不取決于硬件之外的任何因素。舉例來說，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實現(xiàn)的總浮點...
2024-01-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpuAI 989 0
在當今的智能制造業(yè)中，智能化和數(shù)字化的發(fā)展已經(jīng)成為制造業(yè)的主要趨勢。隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，智能制造的智慧工廠已經(jīng)成為制造業(yè)的一個重要...
2024-01-26 標簽：物聯(lián)網(wǎng)AI智能制造 2.1k 0
探索ICLR‘24 Spotlight中的首個十億級別3D通用大模型
Uni3D在少樣本點云部件分割任務(wù)上也展示出了卓越的性能。下表結(jié)果顯示，在各種實驗條件下，Uni3D的性能都明顯優(yōu)于Point-BERT等基線方法。
借助對比學習和元學習的方法。增加對比學習的loss，對比學習通過增強模型區(qū)分能力，來增強RM的對好壞的區(qū)分水平。元學習則使獎勵模型能夠維持區(qū)分分布外樣本...
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