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GPT分區(qū):全稱為Globally Unique Identifier Partition Table,也叫做GUID分區(qū)表,它是UEFI 規(guī)范的一部分。
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AI模型底層機制解析GPT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
GPT 想必大家已經(jīng)耳熟能詳,當(dāng)我們與它進行對話時,通常只需關(guān)注自己問出的問題(輸入)以及 GPT 給出的答案(輸出),對于輸出內(nèi)容是如何產(chǎn)生的,我們一...
2023-12-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)AI 1847 0
對以ChatGPT為代表的LLMs在共情回復(fù)生成上的表現(xiàn)進行了全面的實證研究,LLMs在現(xiàn)有的基準數(shù)據(jù)集上,對比以往的SOTA模型,表現(xiàn)極其優(yōu)越。
其中torch不用多講,fairscale是用來做GPU分布的,一般是當(dāng)使用DDP仍然遇到超顯存的問題時使用fairscale。
2023-03-21 標(biāo)簽:RMSGPT旋轉(zhuǎn)編碼 1719 0
從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應(yīng)該具備哪些能力
前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對話能力和多模態(tài)能力,其表現(xiàn)究竟如何呢?
計算符號的表示。針對數(shù)學(xué)和物理中的公式,我們發(fā)現(xiàn)不管用文本類輸入(如,t_0)還是用latex輸入(如, )都不影響GPT-4的理解。為了統(tǒng)一,我們都...
AI大模型如何推動服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈需求
GPT-4 相比 GPT-3.5 具有四方面的能力提升:1) GPT-4 具有一定的多模態(tài)能力,能夠進行圖文結(jié)合輸入的分析。
谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)
這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)方面的能力,并提出了新方法 SPAE(Semantic Pyramid AutoEnc...
最近由UC Berkeley、CMU、Stanford, 和 UC San Diego的研究人員創(chuàng)建的 Vicuna-13B,通過在 ShareGPT ...
然而,與之前不同的是,僅僅闡明需求還不夠。GPT-4 像一個糟糕的工程師,沒有搞清楚整體狀況,就根據(jù)我的反饋做出了反應(yīng),更可怕的是,它還開始隨意修改一些...
2023-05-06 標(biāo)簽:HTML代碼應(yīng)用程序 1499 0
多任務(wù)微調(diào)框架MFTCoder詳細技術(shù)解讀
MFTCoder具備高效訓(xùn)練特征,包括提供高效的數(shù)據(jù)Tokenization模式和支持PEFT微調(diào),能有效提升微調(diào)訓(xùn)練速度并降低對資源的需求。
信息提?。↖nformation Extraction,IE)需要提取句子中的實體、關(guān)系、事件等,其不同的任務(wù)具有多樣的抽取目標(biāo)和異質(zhì)的機構(gòu),因此,傳統(tǒng)...
為了實現(xiàn)日常目標(biāo),人們通常會根據(jù)逐步指令來計劃自己的行動。這些指令被發(fā)現(xiàn)是目標(biāo)導(dǎo)向的腳本,包括一組達成目標(biāo)的原型事件序列。
物理系統(tǒng)中發(fā)生的相變最直觀,水結(jié)成冰或沸騰成蒸汽。在一定的溫度或壓力下,系統(tǒng)發(fā)生行為的突然變化,從一種相轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N相。轉(zhuǎn)變出現(xiàn)了之前相中沒有的新特性,...
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個詞,什么是推理?我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義,最后發(fā)現(xiàn)我寫得還不如 ChatGPT
2023-02-28 標(biāo)簽:生成器數(shù)據(jù)集GPT 1349 0
ChatGPT真的產(chǎn)生心智了嗎?ChatGPT是如何產(chǎn)生心智的?
來自斯坦福大學(xué)的最新研究結(jié)論,一經(jīng)發(fā)出就造成了學(xué)術(shù)圈的轟動,“原本認為是人類獨有的心智理論(Theory of Mind,ToM),已經(jīng)出現(xiàn)在ChatG...
援引自 mPLUG-Owl,這三個工作的主要區(qū)別如圖 1 所示,總體而言,模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略方面大同小異,主要體現(xiàn)在 LLaVA 和 MiniGPT4 ...
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