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在人工智能領(lǐng)域，LLM代表“大型語(yǔ)言模型”。在人工智能（AI）領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理（NLP）是一個(gè)快速進(jìn)展的領(lǐng)域。NLP中最重要是大語(yǔ)言模型（LLM）。大語(yǔ)言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語(yǔ)言模型，是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的模型。

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語(yǔ)言大模型內(nèi)部究竟是如何工作的？

當(dāng)ChatGPT在去年秋天推出時(shí)，在科技行業(yè)乃至世界范圍內(nèi)引起了轟動(dòng)。當(dāng)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員嘗試研發(fā)了多年的語(yǔ)言大模型（LLM），但普通大眾并未十分關(guān)注...

2023-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)GPT 1.3k 0

怎樣使用Streamlit創(chuàng)建AutoGen用戶界面？

AutoGen作為一個(gè)最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脫穎而出。

2023-11-08 標(biāo)簽：GPT LLM 1.3k 0

自然語(yǔ)言處理應(yīng)用LLM推理優(yōu)化綜述

當(dāng)前，業(yè)界在將傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)引入 LLM 推理的同時(shí)，同時(shí)也在探索從大模型自回歸解碼特點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)調(diào)整推理過(guò)程和引入新的模型結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)一步提升推理性能。

2024-04-10 標(biāo)簽：人工智能自然語(yǔ)言處理調(diào)度器 1.3k 0

使用ReMEmbR實(shí)現(xiàn)機(jī)器人推理與行動(dòng)能力

視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）通過(guò)將文本和圖像投射到同一個(gè)嵌入空間，將基礎(chǔ)大語(yǔ)言模型（LLM）強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力與視覺(jué) transformer（ViT）的視覺(jué)能...

2024-11-19 標(biāo)簽：機(jī)器人 NVIDIA LLM 1.3k 0

基于檢索的大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)介

簡(jiǎn)介章節(jié)講的是比較基礎(chǔ)的，主要介紹了本次要介紹的概念，即檢索（Retrieval）和大語(yǔ)言模型（LLM）

2023-11-15 標(biāo)簽：語(yǔ)言模型 LLM 1.3k 0

VPG 在 LLM 之間的可遷移性問(wèn)題

通過(guò)我們的VPGTrans框架可以根據(jù)需求為各種新的大語(yǔ)言模型靈活添加視覺(jué)模塊。比如我們?cè)贚LaMA-7B和Vicuna-7B基礎(chǔ)上制作了VL-LLaM...

2023-05-17 標(biāo)簽：開(kāi)源模型 LLM 1.3k 0

大語(yǔ)言模型的兩種運(yùn)行方法

運(yùn)行安裝上面的步驟，到這里就全部安裝好了，體驗(yàn)LLM有兩種方式，一個(gè)是直接在shell窗口中以聊天的方式使用，還有一個(gè)是通過(guò)topic的訂閱和發(fā)布來(lái)使...

2023-11-20 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)LLM 大語(yǔ)言模型 1.3k 0

NVIDIA大語(yǔ)言模型在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)踐

推薦系統(tǒng)的主要任務(wù)在于根據(jù)用戶的過(guò)往行為預(yù)測(cè)其潛在興趣點(diǎn)，并據(jù)此推薦相應(yīng)的商品。在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)中，當(dāng)處理用戶請(qǐng)求時(shí)，會(huì)觸發(fā)多個(gè)召回模塊，例如熱門商品召...

2025-03-05 標(biāo)簽：NVIDIA 模型推薦系統(tǒng) 1.2k 0

Nvidia 通過(guò)開(kāi)源庫(kù)提升 LLM 推理性能

加利福尼亞州圣克拉拉——Nvidia通過(guò)一個(gè)名為TensorRT LLM的新開(kāi)源軟件庫(kù)，將其H100、A100和L4 GPU的大型語(yǔ)言模型(LLM)推理...

2023-10-23 標(biāo)簽：NVIDIA 開(kāi)源語(yǔ)言模型 1.2k 0

如何最好地使用所有可用的 LLM 工具

鑒于價(jià)格和質(zhì)量的廣泛差異，從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外，如果服務(wù)中斷，則依賴單個(gè) API 提供者是不可靠的，這可能發(fā)生...

2023-05-23 標(biāo)簽：API 數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1.2k 0

RK3568自制底板狂丟包？教你5分鐘用Delayline一鍵復(fù)活網(wǎng)口

在使用飛凌嵌入式RK3568核心板搭配自制底板時(shí)，由于PCB走線與參考設(shè)計(jì)存在差異，常導(dǎo)致RGMII接口時(shí)序異常，進(jìn)而出現(xiàn)網(wǎng)口不通或頻繁丟包的情況。本文...

2025-07-25 標(biāo)簽：嵌入式 AI VLMx234 1.2k 0

使用NVIDIA NeMo定制LLM的過(guò)程

如何創(chuàng)建自定義語(yǔ)言模型

2023-07-05 標(biāo)簽：NVIDIA AI 語(yǔ)言模型 1.2k 0

OpenVINO 2024.4持續(xù)提升GPU上LLM性能

本次新版本在整個(gè) OpenVINO 產(chǎn)品系列中引入了重要的功能和性能變化，使大語(yǔ)言模型（LLM）的優(yōu)化和部署在所有支持的場(chǎng)景中更容易、性能更高，包括...

2024-10-12 標(biāo)簽：處理器英特爾 LLM 1.2k 0

AI生成的測(cè)試用例真的靠譜嗎？

軟件測(cè)試正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的技術(shù)革命。AI，尤其是以GPT、通義千問(wèn)、文心一言、Claude等為代表的大語(yǔ)言模型（LLM），開(kāi)始廣泛介入測(cè)試流程：從需求分析...

2025-08-01 標(biāo)簽：測(cè)試 AI LLM 1.2k 0

邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT，為多模態(tài)LLM指明方向

大型語(yǔ)言模型（LLM）在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí)，多模態(tài)大型語(yǔ)言模型，如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA，已經(jīng)探索了 ...

2023-05-22 標(biāo)簽：編碼器生成器語(yǔ)言模型 1.2k 0

Allen AI推出集成主流大語(yǔ)言模型的LLM-BLENDER框架

在推理階段，計(jì)算一個(gè)矩陣，該矩陣包含表示成對(duì)比較結(jié)果的logits。給定該矩陣，可以推斷給定輸入x的N個(gè)輸出的排序。隨后，可以使用來(lái)自PAIRRANKE...

2023-06-11 標(biāo)簽：框架模型語(yǔ)言模型 1.2k 0

「顧大局，識(shí)大體」，Nullmax BEV障礙物檢測(cè)的超級(jí)視野

一方面，傳統(tǒng)算法普遍首先基于深度學(xué)習(xí)在圖像視角完成目標(biāo)檢測(cè)，然后通過(guò)復(fù)雜的后處理將其轉(zhuǎn)換至三維BEV視角。這不僅讓整個(gè)流程變得復(fù)雜，消耗更多算力，而且對(duì)...

2023-05-18 標(biāo)簽：算法目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

對(duì)話式LLM用于硬件設(shè)計(jì)

通常，開(kāi)發(fā)任何類型的硬件（包括芯片，作為電子設(shè)備大腦的微小電子元件），都是從用正常語(yǔ)言描述硬件應(yīng)該做什么開(kāi)始的。

2023-06-15 標(biāo)簽：HDL語(yǔ)言 OpenAI ChatGPT 1.2k 0

使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS應(yīng)用的最佳實(shí)踐

針對(duì)基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型，NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張...

2025-06-12 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 模型 1.1k 0

Medusa如何加速大型語(yǔ)言模型（LLM）的生成？

面對(duì)推測(cè)性解碼的復(fù)雜性，研究人員推出了Medusa技術(shù)，這個(gè)框架回歸了Transformer模型的本質(zhì)，減少了復(fù)雜度，增強(qiáng)了效率，讓每個(gè)生成階段都能快速...

2023-09-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型 LLM 1.1k 0

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