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標(biāo)簽 > 語言模型
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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、數(shù)學(xué)推理、常識推理、事實推理和編程)...
LeCun世界模型首個研究!自監(jiān)督視覺像人一樣學(xué)習(xí)和推理!
今日,Meta 推出了首個基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。該模型名為圖像聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)(Image Joint Embedding Pr...
大語言模型的解碼策略與關(guān)鍵優(yōu)化總結(jié)
本文系統(tǒng)性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術(shù)原理及其實踐應(yīng)用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、...
TextBind:在開放世界中多輪交織的多模態(tài)指令跟隨
語言模型能夠執(zhí)行各種任務(wù),包括根據(jù)一組圖像創(chuàng)作引人入勝的故事,比較多個圖像中的共同和不同之處,用生動的圖像解釋概念,生成帶有插圖的長篇連貫故事等等。最有...
人們很容易認(rèn)為,所有與 GPT 相關(guān)的東西都只是在追逐宣傳熱潮,而關(guān)于這個話題的文章,尤其是那些顯然不可能實現(xiàn)的說法(就像這個案例一樣),只不過是點擊率...
無監(jiān)督問題分解,將原問題分解為多個相對簡單的子問題。這里需要訓(xùn)練一個分解模型,用于將復(fù)雜問題分解成多個子問題。
2023-03-23 標(biāo)簽:語言模型無監(jiān)督學(xué)習(xí) 382 0
摩爾線程Round Attention優(yōu)化AI對話
摩爾線程科研團隊發(fā)布研究成果《Round Attention:以輪次塊稀疏性開辟多輪對話優(yōu)化新范式》,該方法端到端延遲低于現(xiàn)在主流的Flash Atte...
如何借助大語言模型打造人工智能生態(tài)系統(tǒng)
大語言模型(LLMs)正以革命性的姿態(tài)重塑我們與科技的互動模式。然而,由于其龐大的規(guī)模,它們往往屬于資源密集型范疇,不僅大幅推高了成本,還造成了能源消耗...
AI演進的核心哲學(xué):使用通用方法,然后Scale Up!
作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 一,AI演進的核心哲學(xué):通用方法 + 計算能力? Richard S. Sutton在《The Bitter ...
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