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llm

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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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llm技術(shù)

FlashAttenion-V3: Flash Decoding詳解

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2023-10-31 標(biāo)簽:gpu模型LLM 1501 0

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2024-04-24 標(biāo)簽:gpu服務(wù)器InfiniBand 1478 0

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2024-04-07 標(biāo)簽:NVIDIAgpuLLM 1453 0

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幻覺(jué)被描述為無(wú)意義或不忠實(shí)于所提供源內(nèi)容的生成內(nèi)容。根據(jù)與源內(nèi)容的矛盾,這些幻覺(jué)又進(jìn)一步分為內(nèi)在幻覺(jué)和外在幻覺(jué)。在LLMs中,幻覺(jué)的范圍包含了一個(gè)更廣泛...

2023-11-22 標(biāo)簽:人工智能渦輪增壓ChatGPT 1446 0

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針對(duì)大語(yǔ)言模型 (LLM) 在部署過(guò)程中的性能需求,低比特量化技術(shù)一直是優(yōu)化效果最佳的方案之一,本文將探討低比特量化技術(shù)如何幫助 LLM 提升性能,以及...

2023-12-08 標(biāo)簽:輕量化技術(shù)大模型LLM 1438 0

chatGPT的175Billion個(gè)參數(shù)是哪兒來(lái)的

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最近大語(yǔ)言模型模型LLM很火,大家總是說(shuō)chatgpt的175Billion參數(shù)。做算法的人更關(guān)心網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),而我這種做硬件的人一直很好奇這個(gè)參數(shù)是怎么計(jì)算的。

2023-11-01 標(biāo)簽:LSTMChatGPTLLM 1426 0

如何從訓(xùn)練集中生成候選prompt 三種生成候選prompt的方式

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這個(gè)“gradient”怎么得到的了呢,這是個(gè)啥玩意,怎么還有梯度?注意,注意。人家是帶引號(hào)的!比喻成梯度。這玩意有什么用呢。 文章指出給定一批e...

2024-01-12 標(biāo)簽:算法promptLLM 1416 0

Optimum Intel三步完成Llama3在算力魔方的本地量化和部署

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Llama3 是Meta最新發(fā)布的開源大語(yǔ)言模型(LLM), 當(dāng)前已開源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pythonLLM 1406 0

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2023-08-02 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器URLpython 1358 0

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但,這種前提是「充分訓(xùn)練」,如果只看訓(xùn)練前期的話,使用更長(zhǎng)的預(yù)熱步數(shù)(黃色的線)。無(wú)論是「上游任務(wù)」還是「下游任務(wù)」,模型的 Loss 都要比其他預(yù)熱步...

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本文討論了LLM推理過(guò)程對(duì)計(jì)算資源需求急劇攀升的背景下,現(xiàn)有量化和剪枝技術(shù)、新數(shù)據(jù)格式存在的不足,提出動(dòng)態(tài)塊浮點(diǎn)數(shù)(DBFP)及其配套算法-硬件協(xié)同框架...

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2023-12-04 標(biāo)簽:人工智能OpenAIChatGPT 1280 0

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生成式人工智能 (AI) 正在科技領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用,許多企業(yè)已經(jīng)開始將大語(yǔ)言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側(cè)的應(yīng)用中。生成式 AI 的引入也使得許多...

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2024-01-30 標(biāo)簽:算法OpenAI大模型 1272 0

RISC -V跑大模型(一)

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去年,ChatGPT的出現(xiàn)震驚了全世界,在短短幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi),ChatGPT的月活躍用戶達(dá)到了1億。ChatGPT的成功讓許多人第一次知道了大語(yǔ)言模型(...

2023-07-17 標(biāo)簽:RISC-VRISC-V處理器ChatGPT 1254 0

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編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專題

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