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在人工智能領(lǐng)域，LLM代表“大型語(yǔ)言模型”。在人工智能（AI）領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理（NLP）是一個(gè)快速進(jìn)展的領(lǐng)域。NLP中最重要是大語(yǔ)言模型（LLM）。大語(yǔ)言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語(yǔ)言模型，是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的模型。

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基于AX650N/AX630C部署端側(cè)大語(yǔ)言模型Qwen2

本文將分享如何將最新的端側(cè)大語(yǔ)言模型部署到超高性價(jià)比SoC上，向業(yè)界對(duì)端側(cè)大模型部署的開(kāi)發(fā)者提供一種新的思路。

2024-07-06 標(biāo)簽：愛(ài)芯元智大模型 LLM 4519 0

什么是LLM？LLM的工作原理和結(jié)構(gòu)

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語(yǔ)言模型（Large Language Model，簡(jiǎn)稱LLM）逐漸成為自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。LLM以其...

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生成式推薦系統(tǒng)與京東聯(lián)盟廣告-綜述與應(yīng)用

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2024-06-13 標(biāo)簽：AI nlp LLM 671 0

請(qǐng)問(wèn)移動(dòng)端生成式AI如何在Arm CPU上運(yùn)行呢？

2023 年，生成式人工智能 (Generative AI) 領(lǐng)域涌現(xiàn)出諸多用例。這一突破性的人工智能 (AI) 技術(shù)是 OpenAI 的 ChatGP...

2024-05-21 標(biāo)簽：RAM 人工智能 LLM 1282 0

Optimum Intel三步完成Llama3在算力魔方的本地量化和部署

Llama3 是Meta最新發(fā)布的開(kāi)源大語(yǔ)言模型(LLM), 當(dāng)前已開(kāi)源8B和70B參數(shù)量的預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重，并支持指令微調(diào)。

2024-05-10 標(biāo)簽：處理器 python LLM 1489 0

OpenAI新研究：指令層次結(jié)構(gòu)防御LLM攻擊策略

為了解決這個(gè)問(wèn)題，這篇研究提出了一種指令層次結(jié)構(gòu)（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優(yōu)先級(jí)，以及當(dāng)不同優(yōu)先級(jí)的指令發(fā)生...

2024-04-28 標(biāo)簽：指令 AI GPT 587 0

主流GPU/TPU集群組網(wǎng)方案深度解析

用于連接 GPU 服務(wù)器中的 8 個(gè) GPU 的 NVLink 交換機(jī)也可以用于構(gòu)建連接 GPU 服務(wù)器之間的交換網(wǎng)絡(luò)。Nvidia 在 2022 年的...

2024-04-24 標(biāo)簽：gpu 服務(wù)器 InfiniBand 1633 0

MOE與MOT：提升LLM效能的關(guān)鍵策略比較

MoE 與 MoT：在專家混合中（左），每個(gè)令牌都被路由到不同的專家前饋層。在令牌混合（右）中，每組內(nèi)的令牌被混合，并且混合令牌由專家前饋層處理。

2024-04-15 標(biāo)簽：控制器機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 1570 0

自然語(yǔ)言處理應(yīng)用LLM推理優(yōu)化綜述

當(dāng)前，業(yè)界在將傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)引入 LLM 推理的同時(shí)，同時(shí)也在探索從大模型自回歸解碼特點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)調(diào)整推理過(guò)程和引入新的模型結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)一步提升推理性能。

2024-04-10 標(biāo)簽：人工智能自然語(yǔ)言處理調(diào)度器 931 0

深度剖析Sora技術(shù)的核心原理與應(yīng)用

從Sora技術(shù)報(bào)告來(lái)看，時(shí)空patches或借鑒谷歌ViViT操作。ViViT借鑒ViT在圖片分割上的思路，把輸入的視頻劃分成若干個(gè)tuplet,每個(gè)t...

2024-04-08 標(biāo)簽：LLM Sora 857 0

LLM推理任務(wù)中GPU的選擇策略

在Roofline模型可以直觀展示一張曲線圖，其中x軸表示AI（Arithmetic Intensity），即每個(gè)內(nèi)存操作對(duì)應(yīng)的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)；y軸表示性...

2024-04-07 標(biāo)簽：NVIDIA gpu LLM 1613 0

OpenVINO? C# API部署YOLOv9目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割模型

YOLOv9模型是YOLO系列實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法中的最新版本，代表著該系列在準(zhǔn)確性、速度和效率方面的又一次重大飛躍。

2024-04-03 標(biāo)簽：英特爾計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1484 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(jiǎn)化大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)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

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(jué)，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(jué)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 1635 0

快速全面了解大模型長(zhǎng)文本能力

那關(guān)于LLM的長(zhǎng)文本能力，目前業(yè)界通常都是怎么做的？有哪些技術(shù)點(diǎn)或者方向？今天我們就來(lái)總結(jié)一波，供大家快速全面了解。

2024-02-22 標(biāo)簽：GPT 位置編碼器大模型 1214 0

開(kāi)發(fā)RAG管道過(guò)程中的12個(gè)痛點(diǎn)

準(zhǔn)確解釋用戶查詢以檢索相關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是困難的，特別是在面對(duì)復(fù)雜或模糊的查詢、不靈活的文本到SQL轉(zhuǎn)換方面

2024-02-21 標(biāo)簽：SQL 數(shù)據(jù)源 OpenAI 1097 0

如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理

你可以看到我們?cè)谶@里使用了張量并行和并行預(yù)填充。它實(shí)際上幫助大大加快了推理速度。與等效的GPU相比，它使得Inferentia 2的成本大幅降低了。我們...

2024-01-31 標(biāo)簽：gpu 內(nèi)存并行處理 1133 0

小紅書搜索團(tuán)隊(duì)研究新框架：負(fù)樣本在大模型蒸餾中的重要性

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2024-01-30 標(biāo)簽：算法 OpenAI 大模型 1409 0

探索LangChain：構(gòu)建專屬LLM應(yīng)用的基石

LangChain通過(guò)Loader加載外部的文檔，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的Document類型。Document類型主要包含兩個(gè)屬性：page_content 包含...

2024-01-30 標(biāo)簽：ChatGPT LLM 972 0

LLM推理加速新范式！推測(cè)解碼（Speculative Decoding）最新綜述

這個(gè)問(wèn)題隨著LLM規(guī)模的增大愈發(fā)嚴(yán)重。并且，如下左圖所示，目前LLM常用的自回歸解碼（autoregressive decoding）在每個(gè)解碼步只能生...

2024-01-29 標(biāo)簽：解碼模型 LLM 4771 0

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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(chǎng)效應(yīng)管的漏極D。同樣你可在電路圖中看見(jiàn)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)
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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(guò)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(guò)大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)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(wèn)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(gòu)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(gòu)重組審核工作，擬訂審核標(biāo)準(zhǔn)、審核程序等；對(duì)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。

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