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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎模型支撐AI產業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、面向不同任務的“大模型”也陸續發布，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、研發流程標準化程度高等特點。
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模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉化為適合在受限移動設備上存儲的緊湊版本。此外，它還可以優化模型以實現更快的執行速度和最小的延遲，或在這些目標之間取得平衡。
其中最后一個表示監督信號是從圖像本身中挖掘出來的，流行的方法包括對比學習、非對比學習和masked image建模。在這些方法之外，文章也進一步討論了多...
在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型實戰（3B模型Mac M2解碼可達26tokens/s） 中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要...
為什么transformer性能這么好？Transformer的上下文學習能力是哪來的？
為什么 transformer 性能這么好？它給眾多大語言模型帶來的上下文學習 (In-Context Learning) 能力是從何而來？在人工智能領...
聽圖森CTO王乃巖淺談從L2到L4商用車自動駕駛中的規模化、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...
文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內容都能用到。
數據標注（Data Annotations）是指對收集到的、未處理的原始數據或初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等類型的數據進行加工處理，并轉換為機器...
大模型時代，安全問題不容小覷。但如果把大模型比作孫悟空，那 NVIDIA NeMo Guardrails 就是“安全護欄”，可以輕松的為基于 LLM 的...
6G作為下一代移動通信技術，正在成為全球范圍內通信行業的重要研究熱點。6G內生AI架構，將人工智能與無線網絡緊密結合，有望為未來的通信帶來革命性的改變。
大模型是一個實驗工程，涉及數據清洗、底層框架、算法策略等多個工序，每個環節都有很多坑，因此知道如何避坑和技術選型非常重要，可以節省很多算力和時間。
大模型訓練為什么不能用4090顯卡，GPU訓練性能和成本對比
為什么？一般有 tensor parallelism、pipeline parallelism、data parallelism 幾種并行方式，分別在模...
一般而言，大模型(Large Language Models)指的是包含超大規模參數的神經網絡模型。大模型通常能夠學習到更細微的模式和規律，具有更強的泛...
開源大模型FLM-101B：訓練成本最低的超100B參數大模型
近期，一支來自中國的研究團隊正是針對這些問題提出了解決方案，他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓練成本，而...
從 GPT-3，Gopher 到 LLaMA，大模型有更好的性能已成為業界的共識。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...
揭秘英偉達A100、A800、H100、H800 GPU如何實現高性能大模型的百倍訓練加速
摘要：本文主要介紹大模型的內部運行原理、我國算力發展現狀。大模型指具有巨大參數量的深度學習模型，如GPT-4。其通過在大規模數據集上進行訓練，能夠產生更...
用LLM根據用戶query生成k個“假答案”。（大模型生成答案采用sample模式，保證生成的k個答案不一樣，不懂LLM生成答案原理的同學可以看我這篇文...
一般而言，越復雜的任務，越充裕的資源，應該是各自用更加專業的方案來做各自的上限才會比較高，大模型能提供的，是一個基礎的、快速的、zero shot或者f...
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