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標(biāo)簽 > llm
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(xiě)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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大語(yǔ)言模型Fine-tuning踩坑經(jīng)驗(yàn)分享
當(dāng)然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長(zhǎng)的外推能力,主要在于,注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長(zhǎng)度...
2023-10-26 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)處理ChatGPT 889 0
通過(guò)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(dòng)的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)化從多個(gè)來(lái)源引入數(shù)據(jù)對(duì)于創(chuàng)建平滑有效的模型至...
2023-12-21 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)連接器大模型 839 0
生成式 AI 正在被應(yīng)用程序設(shè)計(jì)人員快速地使用著。這不僅體現(xiàn)在使用來(lái)自商業(yè)云服務(wù)模型的傳統(tǒng)REST API形式上,而且還發(fā)生在客戶端和邊緣。越來(lái)越多的數(shù)...
本實(shí)驗(yàn)旨在驗(yàn)證LLM在模擬復(fù)雜歷史事件方面的有效性。實(shí)驗(yàn)選用了OpenAI開(kāi)發(fā)的GPT-4作為后端模型,討論以下問(wèn)題。
隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語(yǔ)言模型(LLMs)不斷推動(dòng)人工智能的邊界,它們?cè)诟咝Р渴鸱矫嬉矌?lái)了重大挑戰(zhàn)。這些模型在生成類似...
還有一個(gè)與批次大小有關(guān)的數(shù)量,它們?cè)谝粋€(gè)有趣的點(diǎn)上相交。這個(gè)點(diǎn)不取決于硬件之外的任何因素。舉例來(lái)說(shuō),在 A10G 和 A100 上,硬件可以實(shí)現(xiàn)的總浮點(diǎn)...
2024-01-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpuAI 790 0
OpenAI新研究:指令層次結(jié)構(gòu)防御LLM攻擊策略
為了解決這個(gè)問(wèn)題,這篇研究提出了一種指令層次結(jié)構(gòu)(instruction hierarchy)。它明確定義了不同指令的優(yōu)先級(jí),以及當(dāng)不同優(yōu)先級(jí)的指令發(fā)生...
更適合機(jī)械寶寶體質(zhì)的操作系統(tǒng),竟然內(nèi)置LLM!
工程師們一直在試圖搭建更智能、可靠的機(jī)器人,比如之前火爆全網(wǎng)、來(lái)自波士頓動(dòng)力公司的機(jī)器狗Spot。它可以輕松上下樓梯、搬運(yùn)重物、巡查街道,等等。
內(nèi)部業(yè)務(wù)支撐&前瞻技術(shù)布局 One4All下一代生成式推薦系統(tǒng)
作者:京東零售 申磊 自LLM在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了矚目成就之后,學(xué)術(shù)界積極探索生成式模型對(duì)搜廣推系統(tǒng)的增強(qiáng)或改進(jìn)方式[1],現(xiàn)有工作大體可以分為兩...
LM Studio使用NVIDIA技術(shù)加速LLM性能
隨著 AI 使用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展(從文檔摘要到定制化軟件代理),開(kāi)發(fā)者和技術(shù)愛(ài)好者正在尋求以更 快、更靈活的方式來(lái)運(yùn)行大語(yǔ)言模型(LLM)。
TensorRT-LLM的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計(jì)
之前文章已介紹引入大規(guī)模 EP 的初衷,本篇將繼續(xù)深入介紹 TensorRT-LLM 的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計(jì)與創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)。
2025-09-23 標(biāo)簽:cpu機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 427 0
樹(shù)莓派秒變編程助手:Ollama+Continue的簡(jiǎn)易搭建教程!
以下是如何在RaspberryPi上運(yùn)行大型語(yǔ)言模型(LLM)的方法。本文的目標(biāo)是找出在RaspberryPi上運(yùn)行LLM是否是ChatGPT和GitH...
2025-03-27 標(biāo)簽:Raspberry Pi樹(shù)莓派LLM 415 0
利用自壓縮實(shí)現(xiàn)大型語(yǔ)言模型高效縮減
隨著語(yǔ)言模型規(guī)模日益龐大,設(shè)備端推理變得越來(lái)越緩慢且耗能巨大。一個(gè)直接且效果出人意料的解決方案是剪除那些對(duì)任務(wù)貢獻(xiàn)甚微的完整通道(channel)。我們...
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