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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(yīng)用邏輯已經(jīng)被證明實用性，AI大模型為AI落地應(yīng)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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整套存儲設(shè)計需要解決的核心問題是——如何在OLTP存儲系統(tǒng)中支持OLAP workflow？OLAP workflow在OLTP存儲系統(tǒng)上帶來的兩個最主...
2023-12-05 標簽：耦合存儲系統(tǒng)大模型 614 0
受邏輯符號領(lǐng)域的邏輯推理方法的啟發(fā)，我們引入了一個在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結(jié)反演（其推理過程不會受到條件1的約束）來提高完備性，并提出一個新的推...
2024-04-28 標簽：數(shù)據(jù)集選擇器自然語言 609 0
大型語言模型（如 GPT-4）在解決特定任務(wù)和提取因果關(guān)系方面表現(xiàn)出色，但缺乏抽象的因果推理能力。它們傾向于從數(shù)據(jù)中提取已知的因果模式，而無法生成新的因果見解。
Transformer迎來強勁競爭者 新架構(gòu)Mamba引爆AI圈！
作為通用序列模型的骨干，Mamba 在語言、音頻和基因組學等多種模態(tài)中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面，無論是預(yù)訓練還是下游評估，他們的 Mam...
2023-12-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學習 597 0
通過豐富數(shù)據(jù)，生成式 AI 應(yīng)用程序可以提供上下文感知交互。 LLM 驅(qū)動的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡化從多個來源引入數(shù)據(jù)對于創(chuàng)建平滑有效的模型至...
2023-12-21 標簽：AI數(shù)據(jù)連接器大模型 593 0
當下智算時代雖然在初級階段，依托AI大模型形成的新一代算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI應(yīng)用已經(jīng)在諸多領(lǐng)域嶄露頭角。 數(shù)字中國愿景的實現(xiàn)，基石在于夯實數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
端到端自動駕駛在大規(guī)模駕駛數(shù)據(jù)上訓練，展現(xiàn)出很強的決策規(guī)劃能力，但是面對復雜罕見的駕駛場景，依然存在局限性，這是因為端到端模型缺乏常識知識和邏輯思維。
北京2023年8月8日?/美通社/ -- 冬瓜哥上次學習AI和ML，還是在2019年初。當時其實是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展期，其主要目的是分類...
2023-08-08 標簽：AI存儲系統(tǒng)人工智能 570 0
ByteDance Research 基于開源的多模態(tài)語言視覺大模型 OpenFlamingo 開發(fā)了開源、易用的 RoboFlamingo 機器人操作...
【使用教程】基于MaaS DeepSeek API和Dify快速構(gòu)建一個網(wǎng)站智能客服
客服系統(tǒng)是企業(yè)與消費者溝通的重要橋梁，然而傳統(tǒng)的人工客服存在著工資/培訓成本高昂、數(shù)據(jù)收集和分析困難、難以全天候提供服務(wù)等痛點。
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。
Achronix Speedster7t FPGA與GPU解決方案的比較
這篇針對大模型推理跟GPU對比分析，雖然以Llama2為例，也適用于最新的Llama3，模型的日新月易也更進一步說明硬件平臺的可編程可擴展的重要性，F(xiàn)P...
RAG系統(tǒng)中答案無關(guān)片段對LLMs生成結(jié)果的影響分析
與常見語義無關(guān)的答案無關(guān)片段相比，LLMs更容易受到高度語義相關(guān)的答案無關(guān)片段的影響；
語言學和認知科學的先驅(qū) Noam Chomsky 曾經(jīng)說過，人類語言在動物世界中是獨一無二的。如今，隨著諸如 GPT-3.5、GPT-4.0 和 Ber...
使用了LLaMA-13B來訓練模型和獎勵模型，使用BAD模型作為有害內(nèi)容檢測模型。
我們使用LLAMA2-7B作為實驗的基礎(chǔ)模型。我們主要評估將舊知識更新為新知識的能力，因此模型將首先在舊知識上進行為期3個時期的微調(diào)。表1中F-Lear...
2023-12-01 標簽：數(shù)據(jù)集LoRa大模型 547 0
當AI大模型有條不紊地進行信息極速處理和海量數(shù)據(jù)存儲，當掃地機器人每天合理規(guī)劃清潔任務(wù)并精準定時清掃，當無人機在復雜環(huán)境中高效完成精確飛行和導航定位，當...
感知算法升級是L2級向L 3級智能駕駛系統(tǒng)跨越的關(guān)鍵。與傳統(tǒng)2D+CNN算法相比，BEV+ Transformer算法優(yōu)勢體現(xiàn)在： 1）感知輸出信息...
2023-10-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能駕駛感知算法 529 0
進入deepseek-r1詳細頁面，在下拉式列表選擇適合你的模型精度，精度越高，思考越精細，模型也越大，對電腦配置的要求也越高。然后復制右邊文本框里的命...
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