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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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NVLink是一種解決服務(wù)器內(nèi)GPU之間通信限制的協(xié)議。與傳統(tǒng)的PCIe交換機不同,NVLink帶寬有限,可以在服務(wù)器內(nèi)的GPU之間實現(xiàn)高速直接互連。第...
一是極其精準的理解復(fù)雜交通道路的能力。通過廣汽自研基于Transformer、占用網(wǎng)絡(luò)等先進的人工智能算法,可以實現(xiàn)交通道路識別,為高階智駕方案提供立體...
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;
聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入,通過調(diào)整權(quán)重來改變輸入對神經(jīng)元的影響。...
2024-04-12 標簽:支持向量機機器學(xué)習(xí)決策樹 2120 0
近一年來,以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮,成為改變世界競爭格局的重要力量。
2024-04-09 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí)ai技術(shù) 959 0
大模型訓(xùn)練如何應(yīng)對GPU萬卡互聯(lián)難題
為了增強對訓(xùn)練穩(wěn)定性和性能的監(jiān)控,開發(fā)了一個精度達到毫秒級的監(jiān)控系統(tǒng)。采用不同級別的監(jiān)控來跟蹤各種指標。
2024-04-07 標簽:gpu數(shù)據(jù)中心人工智能 863 0
5.5G,多出來的0.5G又是啥?為什么不直接邁向6G時代?
5.5G成為通信行業(yè)2024年開年的一大焦點。提到5.5G,多出來的0.5G又是啥?為什么不直接邁向6G時代?今天我們一探究竟!
2024-04-03 標簽:通信技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)智能駕駛 950 0
基于雙級優(yōu)化(BLO)的消除過擬合的微調(diào)方法
這篇論文試圖解決的問題是大型預(yù)訓(xùn)練模型在下游任務(wù)中進行微調(diào)時出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應(yīng)(LoRA)及其變體通過學(xué)習(xí)低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...
2024-04-02 標簽:數(shù)據(jù)集LoRa自然語言 923 0
拜登政府加碼對華芯片限制,AI筆記本電腦市場面臨新挑戰(zhàn)
中國商務(wù)部對此表示反對,認為美方濫用出口管制措施,破壞市場規(guī)則和國際貿(mào)易秩序。當(dāng)前,各大PC廠商正積極研發(fā)AI功能的筆記本電腦,如微軟的Surface系...
字節(jié)跳動攻克GPU萬卡互聯(lián)技術(shù)突破與解決方案
在分布式訓(xùn)練中大規(guī)模使用默認的DCQCN協(xié)議時,all-to-all通信可能會導(dǎo)致?lián)砣蚉FC級別的提高。過度使用PFC可能會導(dǎo)致頭部阻塞(HoL),從...
2024-04-01 標簽:gpu人工智能網(wǎng)絡(luò)拓撲 1225 0
AIGC大模型對網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析
AI 應(yīng)用計算量呈幾何級數(shù)增長,算法模型向巨量化發(fā)展,人工智能模型參數(shù)在過去十年增長了十萬倍,當(dāng)前AI超大模型的參數(shù)目前已經(jīng)達到了千億~萬億的級別。
FP8在NVIDIA GPU架構(gòu)和軟件系統(tǒng)中的應(yīng)用
在深度學(xué)習(xí)和人工智能的快速發(fā)展背景下,尤其是大語言模型(Large Language Model,LLM)的蓬勃發(fā)展,模型的大小和計算復(fù)雜性不斷增加,對...
2024-03-28 標簽:NVIDIA人工智能深度學(xué)習(xí) 1710 0
在選擇k值時,較大的值會使生成的內(nèi)容更具多樣性,但可能會生成不合理的內(nèi)容;較小的值則使生成的內(nèi)容多樣性較低,但質(zhì)量更有保證。我們可以根據(jù)任務(wù)的不同選擇合...
盤點一下史上最全大語言模型訓(xùn)練中的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施在大語言模型訓(xùn)練和推理過程中發(fā)揮了關(guān)鍵的作用。隨著大語言模型規(guī)模不斷增大,其對計算和通信的需求也在不斷增加。高
2024-03-27 標簽:處理器人工智能網(wǎng)絡(luò)拓撲 2297 0
這些偏見特征可能導(dǎo)致模型在沒有明確提及這些偏見的情況下,系統(tǒng)性地歪曲其推理過程,從而產(chǎn)生不忠實(unfaithful)的推理。
2024-03-22 標簽:大模型 508 0
探索推理時KV Cache的動態(tài)內(nèi)存壓縮方法
DMC通過一個決策變量(α)來有效地對輸入序列進行分段,每個段落可以獨立地決定是繼續(xù)追加還是進行累積。這允許模型在不同段落之間動態(tài)調(diào)整內(nèi)存使用。
2024-03-22 標簽:AI動態(tài)內(nèi)存DMC 1161 0
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