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標(biāo)簽 > 語(yǔ)言模型
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開源大模型FLM-101B:訓(xùn)練成本最低的超100B參數(shù)大模型
近期,一支來(lái)自中國(guó)的研究團(tuán)隊(duì)正是針對(duì)這些問(wèn)題提出了解決方案,他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓(xùn)練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓(xùn)練成本,而...
基于Transformer的大型語(yǔ)言模型(LLM)的內(nèi)部機(jī)制
本文旨在更好地理解基于 Transformer 的大型語(yǔ)言模型(LLM)的內(nèi)部機(jī)制,以提高它們的可靠性和可解釋性。 隨著大型語(yǔ)言模型(LLM)在使用和部...
2023-06-25 標(biāo)簽:存儲(chǔ)語(yǔ)言模型Transformer 1755 0
如何用語(yǔ)言模型(LM)實(shí)現(xiàn)建模能力
當(dāng)初筆者進(jìn)入 NLP 的大門,就是相信:由于語(yǔ)言強(qiáng)大的表達(dá)能力以及語(yǔ)言模型強(qiáng)大的建模能力,Reasoning 一定就在不久的將來(lái)!可惜實(shí)際情況卻是
Macaw-LLM:具有圖像、音頻、視頻和文本集成的多模態(tài)語(yǔ)言建模
盡管指令調(diào)整的大型語(yǔ)言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力,但它們?cè)谖谋疽酝獾钠渌麛?shù)據(jù)模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項(xiàng)工作中,...
有哪些省內(nèi)存的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練/微調(diào)/推理方法?
首先,我們需要了解如何根據(jù)參數(shù)量估計(jì)模型大致所需的 RAM,這在實(shí)踐中有很重要的參考意義。我們需要通過(guò)估算設(shè)置 batch_size,設(shè)置模型精度,選擇...
LLM(Large Language Model)是指大型語(yǔ)言模型,它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語(yǔ)言處理(NLP)模型。LLM模型可以處理各種語(yǔ)...
大型語(yǔ)言模型在關(guān)鍵任務(wù)和實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
大型語(yǔ)言模型的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的進(jìn)步,但同時(shí)也存在一些局限性,比如模型可能會(huì)產(chǎn)生看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤或虛假的內(nèi)容,這一現(xiàn)象被稱為幻覺(...
2023-08-15 標(biāo)簽:解碼器數(shù)據(jù)語(yǔ)言模型 1710 0
In-context learning如何工作?斯坦福學(xué)者用貝葉斯方法解開其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構(gòu)建模型,而無(wú)需為每個(gè)任務(wù)微調(diào)和存儲(chǔ)新參數(shù)。它通常只需要很少的訓(xùn)練示例就可以使模型正常工作,而...
經(jīng)典 Transformer 使用不可學(xué)習(xí)的余弦編碼,加在模型底層的詞向量輸入上。GPT、BERT將其改為可學(xué)習(xí)的絕對(duì)位置編碼,并沿用到了RoBERTa...
ELMER: 高效強(qiáng)大的非自回歸預(yù)訓(xùn)練文本生成模型
每個(gè)單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關(guān)系,依次生成的結(jié)構(gòu)也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預(yù)訓(xùn)練生成模型均...
SimANS:簡(jiǎn)單有效的困惑負(fù)樣本采樣方法
為訓(xùn)練該稠密檢索模型,已有方法通常基于一對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練目標(biāo),即拉近語(yǔ)義一致的Query和Document的表示(Positive),并推遠(yuǎn)語(yǔ)義無(wú)關(guān)的Doc...
2023-03-03 標(biāo)簽:參數(shù)語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1605 0
Kaggle知識(shí)點(diǎn):使用大模型進(jìn)行特征篩選
數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的核心是是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的篩選和分析。傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)篩選依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,如包裹式、過(guò)濾式和嵌入式篩選。隨著大模型的發(fā)展,本文將探討...
2024-12-03 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型海量數(shù)據(jù)大模型 1574 0
語(yǔ)言模型GPT-4在北京高考題目上的測(cè)試結(jié)果
計(jì)算符號(hào)的表示。針對(duì)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...
谷歌Gemini模型AI網(wǎng)絡(luò)及TPU拆解
Gemini 是一款新型的多模態(tài)大語(yǔ)言模型,此前多模態(tài)大模型在處理視頻、文字、圖像等多維度輸入信息時(shí)是采用分別訓(xùn)練分別輸出再進(jìn)行拼接的方式,這種方式的缺...
LlamaIndex:面向QA系統(tǒng)的全新文檔摘要索引
添加關(guān)鍵字過(guò)濾器是增強(qiáng)檢索結(jié)果的一種方法。但這也帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)。我們需要手動(dòng)或通過(guò) NLP 關(guān)鍵字提取/主題標(biāo)記模型為每個(gè)文檔充分確定合適的關(guān)鍵字。此...
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(duì)于語(yǔ)言模型(LLM)幻覺,知識(shí)圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)。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(kù)語(yǔ)言模型知識(shí)圖譜 1503 0
大模型混合多種能力項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)時(shí),會(huì)呈現(xiàn)高資源沖突,低資源增益的現(xiàn)象。我們提出的DMT策略通過(guò)在第一階段微調(diào)特定能力數(shù)據(jù),在第二階段微調(diào)通用數(shù)據(jù)+少量...
2023-10-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語(yǔ)言模型SFT 1466 0
高性能計(jì)算與多模態(tài)處理的探索之旅:英偉達(dá)GH200性能優(yōu)化與GPT-4V的算力加速未來(lái)
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,多模態(tài)大模型成為越來(lái)越重要的發(fā)展趨勢(shì)。GPT-4V(GPT-4 近日開放的視覺模態(tài))大型多模型(LMMs)擴(kuò)展大型語(yǔ)言模型(...
谷歌新作SPAE:GPT等大語(yǔ)言模型可以通過(guò)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(guò)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...
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