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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎模型支撐AI產業(yè)應用邏輯已經被證明實用性，AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案；各自各樣參數不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布，大模型已經成為整個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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Yuan2.0千億大模型在通用服務器NF8260G7上的推理部署
巨量模型的智能生產力正在逐步滲透到各行各業(yè)，但它們的部署和運行通常需要專用的AI加速卡，能否在CPU上運行千億大模型，對千行百業(yè)智能化轉型的深化與普惠至關重要。
背景： 目前，大模型的技術應用已經遍地開花。最快的應用方式無非是利用自有垂直領域的數據進行模型微調。chatglm2-6b在國內開源的大模型上，效果比較...
在傳統(tǒng)“小”模型方法中，需要對訓練數據進行構建，例如訓練一個分類模型，以便將用戶的問題分類為不同的意圖。同樣，回答用戶問題的方式也需要模型的處理，因為售...
LLaMA2上下文長度暴漲至100萬tokens，只需調整1個超參數
目前的Transformer位置編碼方法，有絕對位置編碼（將位置信息融入到輸入）、相對位置編碼（將位置信息寫入attention分數計算）和旋轉位置編碼...
大模型的參數量主要取決于隱藏層的維度和構成模型的Block的數量，我們假定隱藏層的維度為 h，Block 的數量為 i，那么，大模型的參數量為 。
進一步，為了支持這一研究領域的模型訓練和評估，研究團隊在LVIS數據集的基礎之上，借助GPT-4V構建了一個面向多目標推理分割場景的數據集MUSE，它包...
大模型當前以生成類應用為主，多模態(tài)是未來重點發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應用視角出發(fā),分成生成類應用、決策類應用和多模態(tài)應用。 受限于模型能力、應用效果等...
在RTX 4090被限制的時代下，讓大模型使用RLHF更高效的方法來了
今年，以 ChatGPT 為首的大語言模型（Large Language Models, LLMs) 在各個方面大放光彩，由此引發(fā)了學術界和商業(yè)界對 G...
shippers 和 sources 是收集的原始日志組件，承接著原始日志（log文件日志、系統(tǒng)日志、網絡日志等）采集和發(fā)送，其中 Elastic Ag...
從 GPT-3，Gopher 到 LLaMA，大模型有更好的性能已成為業(yè)界的共識。但相比之下，單個 GPU 的顯存大小卻增長緩慢，這讓顯存成為了大模型訓...
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上也展示出了卓越的性能。下表結果顯示，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。
該方案支持以兆芯開勝KH-40000系列服務器處理器及算能自研算力產品（包括算能TPU處理器、推理微服務器、智算卡等）為硬件底座
ChatGPT模型發(fā)布后，因其流暢的對話表達、極強的上下文存儲、豐富的知識創(chuàng)作及其全面解決問題的能力而風靡全球，刷新了大眾對人工智能的認知。提示學習（P...
GPT時代醫(yī)學AI新賽道：16萬張圖片、70萬問答對的臨床問答數據集MIMIC-Diff-VQA發(fā)布
該研究同時提出了一個全新任務，圖像對比 VQA （difference VQA）：給定兩張圖片，回答關于這兩張圖片差異性的問題。在醫(yī)學領域，這個任務直接...
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...
作為域控制器，其核心部分的掌控度不在中間廠商手中，車商也傾向于自主開發(fā)。這是否意味著域控制器廠商未來可能轉向代工的角色，喪失核心技術實力？
MathOctopus在多語言數學推理任務中，表現出了強大的性能。MathOctopus-7B 可以將LLmMA2-7B在MGSM不同語言上的平均表現從...
聽圖森CTO王乃巖淺談從L2到L4商用車自動駕駛中的規(guī)模化、可靠性與成本
算法冗余：針對單點算法失效的問題，圖森未來將整車運行的算法分成兩大類，即Data driven算法和Principle based算法；Data dri...
我在iPhone上裝了70億參數大模型，來自陳天奇團隊最新成果
目前可以測試的模型有羊駝家族（基于LLaMA）的RedPajama和Vicuna。可選模型參數分別為30億和70億，與很多在線Demo規(guī)模也相當了。
本文總結了大模型領域常用的近100個名詞解釋，并按照模型架構與基礎概念，訓練方法與技術，模型優(yōu)化與壓縮，推理與應用，計算與性能優(yōu)化，數據與標簽，模型評估...
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