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GPT分區(qū)：全稱為Globally Unique Identifier Partition Table，也叫做GUID分區(qū)表，它是UEFI 規(guī)范的一部分。
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GPT系列的“高仿” 最大可達(dá)GPT-3大小 自主訓(xùn)練
雖然GPT-3沒有開源，卻已經(jīng)有人在復(fù)刻GPT系列的模型了。 例如，慕尼黑工業(yè)大學(xué)的Connor Leahy，此前用200個小時、6000RMB，復(fù)現(xiàn)了...
AD轉(zhuǎn)換時間指的是完成一次AD轉(zhuǎn)換所需的時間，即從啟動信號開始到轉(zhuǎn)換結(jié)束并得到穩(wěn)定的數(shù)字輸出量所需要的時間。
2023-12-08 標(biāo)簽：觸發(fā)器AD轉(zhuǎn)換GPT 3012 0
最近幾個月，隨著ChatGPT的現(xiàn)象級表現(xiàn)，大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。而模型推理是抽象的算法模型觸達(dá)具體的實際業(yè)務(wù)的最后一公里。
簡潔，并不簡單。比如，AI 業(yè)內(nèi)，大家傳統(tǒng)認(rèn)為模型精度會隨數(shù)據(jù)集增大，也一起提高。而當(dāng)數(shù)據(jù)集有限時，如何持續(xù)優(yōu)化模型，使其具備不亞于巨型模型的精度？再比...
開放加速規(guī)范AI服務(wù)器的設(shè)計方法
當(dāng)前語言大模型的參數(shù)量已達(dá)千億以上，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模也達(dá)到了TB級別。業(yè)界典型的自然語言大模型有GPT、LLAMA、PaLM、文心、悟道、源等。如果用“...
2023-09-01 標(biāo)簽：服務(wù)器AI計算系統(tǒng) 2817 0
GPT 是 Decooding 模型的一種變體，沒有 Encoder 模塊，沒有交叉多頭注意力模塊，使用 GeLU 作為激活函數(shù)。
0代碼基礎(chǔ)也能做AI產(chǎn)品？GPTs使用指南分享
近期，小編發(fā)現(xiàn)不少小伙伴都躍躍欲試想要創(chuàng)建自己的GPTs，今天為大家?guī)肀Ｄ芳塆PTs入門教程。
通過人工標(biāo)注等方式，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式對GPT3模型（對這個是chatGPT模型的base）進(jìn)行初步訓(xùn)練（有監(jiān)督微調(diào)，SFT），從而得到一個初步能夠理解...
Transformer結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用詳解
本文首先詳細(xì)介紹Transformer的基本結(jié)構(gòu)，然后再通過GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名應(yīng)用工作的介紹...
2023-06-08 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru 2621 0
近來NLP領(lǐng)域由于語言模型的發(fā)展取得了顛覆性的進(jìn)展，擴(kuò)大語言模型的規(guī)模帶來了一系列的性能提升，然而單單是擴(kuò)大模型規(guī)模對于一些具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)來說是不夠的
2023-05-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)MDAGPT 2521 0
雖然一次周賽的幾個題目說明不了太多問題，比如這個周賽的Hard題目就是板子題，算不上Hard，也許把第三題和第四題的順序換一下比較合適。但是，GPT4的...
LLMEngine下一層級的模塊內(nèi)如何實現(xiàn)各自功能接口
最近業(yè)余時間在看新番vLLM，在讀源碼過程中，對其顯存管理原理有了清晰的認(rèn)識。vLLM系統(tǒng)主要是基于python+cuda實現(xiàn)的，很多其他python項...
為什么Agent落地這么難？AI最大賽道Agent機(jī)遇全解析
“如果一篇論文提出了某種不同的訓(xùn)練方法，OpenAI內(nèi)部會嗤之以鼻，認(rèn)為都是我們玩剩下的。但是當(dāng)新的AI Agent論文出來時，我們會十分認(rèn)真且興奮地討...
基于Transformer架構(gòu)的InstructGPT介紹
Prompt Learning是自然語言處理中的一種技術(shù)，它通過設(shè)計一些提示語（prompt）來指導(dǎo)模型在執(zhí)行任務(wù)時進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。
將去除噪音后的結(jié)果數(shù)據(jù)，利用視頻解碼器進(jìn)行解碼，將低維潛在空間數(shù)據(jù)還原成原始視頻數(shù)據(jù)，這里可以實現(xiàn)不同分辨率的視頻解碼。
導(dǎo)讀 本篇是作者從開發(fā)人員的視角，圍繞著大模型正向推理過程，對大模型的原理的系統(tǒng)性總結(jié)，希望對初學(xué)者有所幫助。 引言 什么是人工智能？ 清華大學(xué)出版社出...
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的？GPT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
作為一名程序員，我們習(xí)慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理，本文則旨在幫助大家了解 AI 模型的底層機(jī)制，讓大家在學(xué)習(xí)或應(yīng)用各種大模型時更加得心應(yīng)手，...
2023-12-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGB人工智能 2203 0
現(xiàn)在是2023年5月，截止目前，網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM，如何用較低的成本，判斷LLM的基礎(chǔ)性能，選到適合自己任務(wù)的LLM，成為一個關(guān)鍵。 本文會涉...
2023-05-22 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集GPT 2124 0
基于VQVAE的長文本生成 利用離散code來建模文本篇章結(jié)構(gòu)的方法
寫在前面 近年來，多個大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型 GPT、BART、T5 等被提出，這些預(yù)訓(xùn)練模型在自動文摘等多個文本生成任務(wù)上顯著優(yōu)于非預(yù)訓(xùn)練語言模型。但對...
基于學(xué)習(xí)的自動駕駛是一個活躍的研究領(lǐng)域。采用了一些基于學(xué)習(xí)的駕駛方法，例如可供性和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，取得了不錯的性能，模仿方法也被用來回歸人類演示的控制命令。
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