大模型

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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(shí)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(gè)AI 界追逐的寵兒，AI大模型有效果好、泛化性強(qiáng)、研發(fā)流程標(biāo)準(zhǔn)化程度高等特點(diǎn)。

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大模型技術(shù)

AIGC大模型對網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析

AI 應(yīng)用計(jì)算量呈幾何級(jí)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(dá)到了千億~萬億的級(jí)別。

2024-03-29 標(biāo)簽：gpu AIGC 大模型 1553 0

一文掌握AI大模型算力的核心要素

GPU和顯卡的關(guān)系，就像是CPU和主板的關(guān)系。前者是顯卡的心臟，后者是主板的心臟。有些小伙伴會(huì)把GPU和顯卡當(dāng)成一個(gè)東西，其實(shí)還有些差別的，顯卡不僅包括...

2024-03-29 標(biāo)簽：cpu gpu AI 1599 0

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(jì)算復(fù)雜性不斷增加，對...

2024-03-28 標(biāo)簽：NVIDIA 人工智能深度學(xué)習(xí) 1947 0

自然語言常用的自回歸解碼方法

在選擇k值時(shí)，較大的值會(huì)使生成的內(nèi)容更具多樣性，但可能會(huì)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...

2024-03-28 標(biāo)簽：自然語言大模型 1222 0

盤點(diǎn)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(jì)算和通信的需求也在不斷增加。高

2024-03-27 標(biāo)簽：處理器人工智能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a> 2463 0

通過增強(qiáng)一致性訓(xùn)練，有效緩解CoT中的偏見問題

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(shí)（unfaithful）的推理。

2024-03-22 標(biāo)簽：大模型 596 0

探索推理時(shí)KV Cache的動(dòng)態(tài)內(nèi)存壓縮方法

DMC通過一個(gè)決策變量（α）來有效地對輸入序列進(jìn)行分段，每個(gè)段落可以獨(dú)立地決定是繼續(xù)追加還是進(jìn)行累積。這允許模型在不同段落之間動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)存使用。

2024-03-22 標(biāo)簽：AI 動(dòng)態(tài)內(nèi)存 DMC 1256 0

深度探討VLMs距離視覺演繹推理還有多遠(yuǎn)？

通用大型語言模型（LLM）推理基準(zhǔn)：研究者們介紹了多種基于文本的推理任務(wù)和基準(zhǔn)，用于評估LLMs在不同領(lǐng)域（如常識(shí)、數(shù)學(xué)推理、常識(shí)推理、事實(shí)推理和編程）...

2024-03-19 標(biāo)簽：語言模型大模型 539 0

一種高效的KV緩存壓縮框架--GEAR

GEAR框架通過結(jié)合三種互補(bǔ)的技術(shù)來解決這一挑戰(zhàn)：首先對大多數(shù)相似幅度的條目應(yīng)用超低精度量化；然后使用低秩矩陣來近似量化誤差。

2024-03-19 標(biāo)簽：GEAR 大模型 611 0

揭秘大語言模型可信能力的五個(gè)關(guān)鍵維度

不同于上述工作從待干預(yù)模型自身抽取引導(dǎo)向量，我們意在從LLMs預(yù)訓(xùn)練過程的切片中構(gòu)建引導(dǎo)向量來干預(yù)指令微調(diào)模型（SFT Model），試圖提升指令微調(diào)模...

2024-03-15 標(biāo)簽：線性分類器大模型 882 0

張宏江深度解析：大模型技術(shù)發(fā)展的八大觀察點(diǎn)

在大模型的發(fā)展史上，Scaling Law（規(guī)模律）發(fā)揮了核心作用，它是推動(dòng)模型性能持續(xù)提升的主要?jiǎng)恿?。Scaling Law揭示了這樣一個(gè)現(xiàn)象：較小的...

2024-03-14 標(biāo)簽：操作系統(tǒng)Agi 自然語言處理 420 0

大模型微調(diào)開源項(xiàng)目全流程

對于所有“基座”（Base）模型，–template 參數(shù)可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“對話”（Chat）模型請...

2024-03-13 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)大模型 1431 0

大模型訓(xùn)練：為何A100更勝4090一籌？

首先看吞吐量，看起來沒有什么違和的，在單卡能放下模型的情況下，確實(shí)是 H100 的吞吐量最高，達(dá)到 4090 的兩倍。

2024-03-13 標(biāo)簽：FPGA gpu 大模型 5771 0

OpenVINO?協(xié)同Semantic Kernel：優(yōu)化大模型應(yīng)用性能新路徑

作為主要面向 RAG 任務(wù)方向的框架，Semantic Kernel 可以簡化大模型應(yīng)用開發(fā)過程，而在 RAG 任務(wù)中最常用的深度學(xué)習(xí)模型就是 Embe...

2024-03-08 標(biāo)簽：JAVA OpenAI 大模型 1269 0

大語言模型（LLMs）如何處理多語言輸入問題

研究者們提出了一個(gè)框架來描述LLMs在處理多語言輸入時(shí)的內(nèi)部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。

2024-03-07 標(biāo)簽：神經(jīng)元自然語言大模型 1046 0

LLM中的大規(guī)模激活

篇論文主要研究了大型語言模型（LLMs）中的一個(gè)現(xiàn)象，即在模型的隱藏狀態(tài)中存在極少數(shù)激活值（activations）遠(yuǎn)大于其他激活值的情況，這些被稱為“...

2024-03-01 標(biāo)簽：大模型 821 0

端到端自動(dòng)駕駛的基石在哪里？

深度學(xué)習(xí)（DL）與自動(dòng)駕駛（AD）的融合標(biāo)志著該領(lǐng)域的重大飛躍，吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。配備了攝像頭和激光雷達(dá)的AD系統(tǒng)模擬了類似人類的決策過程。

2024-02-26 標(biāo)簽：攝像頭激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 626 0

谷歌大型模型終于開放源代碼，遲到但重要的開源戰(zhàn)略

在人工智能領(lǐng)域，谷歌可以算是開源的鼻祖。今天幾乎所有的大語言模型，都基于谷歌在 2017 年發(fā)布的 Transformer 論文；谷歌的發(fā)布的 BERT...

2024-02-22 標(biāo)簽：谷歌 GPT OpenAI 718 0

利用知識(shí)圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動(dòng)的RAG系統(tǒng)（下）

對于語言模型（LLM）幻覺，知識(shí)圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫。知識(shí)圖譜提供更準(zhǔn)確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息，減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。

2024-02-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)庫語言模型知識(shí)圖譜 1635 0

利用知識(shí)圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動(dòng)的RAG系統(tǒng)（上）

向量數(shù)據(jù)庫是一組高維向量的集合，用于表示實(shí)體或概念，例如單詞、短語或文檔。向量數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)實(shí)體或概念的向量表示來度量它們之間的相似性或關(guān)聯(lián)性。

2024-02-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)庫大模型 1588 0

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電子發(fā)燒友網(wǎng)于2006年10月成立，是一個(gè)以電子技術(shù)知識(shí)為核心，以工程師為主導(dǎo)的平臺(tái)。致立于為中國電子工程師的電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)等做出最大貢獻(xiàn)，促進(jìn)中國電子科技的穩(wěn)步發(fā)展。
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提供全球最前沿?zé)o人駕駛科技趨勢，中國無人駕駛開發(fā)者社區(qū)
1024

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京瓷株式會(huì)社成立于1959年4月1日。川村誠為現(xiàn)任代表取締役社長。資本金為1，157億332萬日元。截至2006年3月31日為止的年度銷售額達(dá)到1，181，489百萬日元，集團(tuán)公司包括關(guān)聯(lián)公司在內(nèi)共計(jì)183家，員工61，468名。
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eMMC （Embedded Multi Media Card）是MMC協(xié)會(huì)訂立、主要針對手機(jī)或平板電腦等產(chǎn)品的內(nèi)嵌式存儲(chǔ)器標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格。
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6G網(wǎng)絡(luò)將是一個(gè)地面無線與衛(wèi)星通信集成的全連接世界。6G，即第六代移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)，也被稱為第六代移動(dòng)通信技術(shù)。主要促進(jìn)的就是物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。截至2019年11月，6G仍在開發(fā)階段。6G的傳輸能力可能比5G提升100倍，網(wǎng)絡(luò)延遲也可能從毫秒降到微秒級(jí)。
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WiFi6主要使用了OFDMA、MU-MIMO等技術(shù)，MU-MIMO（多用戶多入多出）技術(shù)允許路由器同時(shí)與多個(gè)設(shè)備通信，而不是依次進(jìn)行通信。MU-MIMO允許路由器一次與四個(gè)設(shè)備通信，WiFi6將允許與多達(dá)8個(gè)設(shè)備通信。WiFi6還利用其他技術(shù)，如OFDMA（正交頻分多址）和發(fā)射波束成形，兩者的作用分別提高效率和網(wǎng)絡(luò)容量。WiFi6最高速率可達(dá)9.6Gbps。
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DC/DC轉(zhuǎn)換器為轉(zhuǎn)變輸入電壓后有效輸出固定電壓的電壓轉(zhuǎn)換器。DC/DC轉(zhuǎn)換器分為三類：升壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器、降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器以及升降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器。
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　　賽靈思公司（Xilinx）推出的行業(yè)第一個(gè)可擴(kuò)展處理平臺(tái)Zynq系列。旨在為視頻監(jiān)視、汽車駕駛員輔助以及工廠自動(dòng)化等高端嵌入式應(yīng)用提供所需的處理與計(jì)算性能水平。
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特斯拉線圈又叫泰斯拉線圈，因?yàn)檫@是從“Tesla”這個(gè)英文名直接音譯過來的。這是一種分布參數(shù)高頻串聯(lián)諧振變壓器，可以獲得上百萬伏的高頻電壓。
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電路過電流過電壓保護(hù)是為防止主回路短路或直流牽引電動(dòng)機(jī)發(fā)生環(huán)火造成主回路電流過大而損壞同步牽引發(fā)電機(jī)、主整流柜等電氣設(shè)備，機(jī)車在牽引、電阻制動(dòng)或自負(fù)載工況下，對主電路的過電流和過電壓均進(jìn)行保護(hù)。
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過零檢測指的是在交流系統(tǒng)中，當(dāng)波形從正半周向負(fù)半周轉(zhuǎn)換時(shí)，經(jīng)過零位時(shí)，系統(tǒng)作出的檢測。可作開關(guān)電路或者頻率檢測。漏電開關(guān)的漏電檢測是檢測零序電流。
VDD

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　Vcc和Vdd是器件的電源端。Vcc是雙極器件的正，Vdd多半是單極器件的正。下標(biāo)可以理解為NPN晶體管的集電極C，和PMOS or NMOS場效應(yīng)管的漏極D。同樣你可在電路圖中看見Vee和Vss，含義一樣。因?yàn)橹髁餍酒Y(jié)構(gòu)是硅NPN所以Vcc通常是正。如果用PNP結(jié)構(gòu)Vcc就為負(fù)了。建議選用芯片時(shí)一定要看清電氣參數(shù)
VHF

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HarmonyOS

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HarmonyOS最新信息分享，我們將為大家?guī)鞨armonyOS是什么意思的深度解讀，HarmonyOS官網(wǎng)地址、HarmonyOS開源相關(guān)技術(shù)解讀與設(shè)計(jì)應(yīng)用案例，HarmonyOS系統(tǒng)官網(wǎng)信息，華為harmonyOS最新資訊動(dòng)態(tài)分析等。
逆變器電路圖

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AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）=AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。 AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能追求的是一個(gè)智能化生態(tài)體系，除了技術(shù)上需要不斷革新，技術(shù)的落地與應(yīng)用更是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的核心問題。
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科創(chuàng)板

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擬訂科創(chuàng)板股票上市審核規(guī)則、科創(chuàng)板上市公司并購重組審核規(guī)則、上市委員會(huì)及科技創(chuàng)新咨詢委員會(huì)相關(guān)規(guī)則；負(fù)責(zé)科創(chuàng)板股票發(fā)行上市審核和科創(chuàng)板上市公司并購重組審核工作，擬訂審核標(biāo)準(zhǔn)、審核程序等；對發(fā)行人、科創(chuàng)板上市公司及中介機(jī)構(gòu)進(jìn)行自律監(jiān)管等。
74LS00

74LS00

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74LS00是一個(gè)內(nèi)部擁有四個(gè)獨(dú)立的二輸入與非門電路，它滿足與非門的邏輯功能，可以實(shí)現(xiàn)與非門的邏輯功能。共有54/7400、54/74H00、54/74S00、54/74LS00。54XXX

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