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Transformer模型在強化學習領(lǐng)域的應(yīng)用主要是應(yīng)用于策略學習和值函數(shù)近似。強化學習是指讓機器在與環(huán)境互動的過程中，通過試錯來學習最優(yōu)的行為策略。...
2023年迎來“知識生產(chǎn)力變革”第一浪，以大語言模型為核心，實現(xiàn)知識工程的生產(chǎn)力變革，類似于中世紀的印刷革命。大語言模型具有超高速學習能力，可在人機協(xié)同模式下顯著提高知識學習、搜索、傳播速度和準確性。...
LangChain通過Loader加載外部的文檔，轉(zhuǎn)化為標準的Document類型。Document類型主要包含兩個屬性：page_content 包含該文檔的內(nèi)容。meta_data 為文檔相關(guān)的描述性數(shù)據(jù)，類似文檔所在的路徑等。...
還有一個與批次大小有關(guān)的數(shù)量，它們在一個有趣的點上相交。這個點不取決于硬件之外的任何因素。舉例來說，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實現(xiàn)的總浮點運算次數(shù)的兩倍除以內(nèi)存帶寬為 400。...
偏置（bias）是什么？這很好理解，偏置是當前模型的平均預(yù)測結(jié)果與我們需要預(yù)測的實際結(jié)果之間的差異。當模型的偏置較高時，說明其不夠關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)。...
因為大部分人使用的模型都是預(yù)訓(xùn)練模型，使用的權(quán)重都是在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，當然不需要自己去初始化權(quán)重了。只有沒有預(yù)訓(xùn)練模型的領(lǐng)域會自己初始化權(quán)重，或者在模型中去初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后那幾個全連接層的權(quán)重。...
借助對比學習和元學習的方法。增加對比學習的loss，對比學習通過增強模型區(qū)分能力，來增強RM的對好壞的區(qū)分水平。元學習則使獎勵模型能夠維持區(qū)分分布外樣本的細微差異，這種方法可以用于迭代式的RLHF優(yōu)化。...
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年，我開始思考如何把變長輸入Batching方法擴展到Decoder架構(gòu)中。...
“操作系統(tǒng)管理著計算機的資源和進程，以及所有的硬件和軟件。計算機的操作系統(tǒng)讓用戶在不需要了解計算機語言的情況下與計算機進行交互?！边@是我們對計算機系統(tǒng)的最初理解。...
CPU 母板組涉及到CPU載板、CPU主板和配板，其中功能性配板包括系統(tǒng)內(nèi)存卡、網(wǎng)卡、拓展卡、存儲操作系統(tǒng)驅(qū)動板。...
AI可以被用來進行自動化網(wǎng)絡(luò)攻擊，這種攻擊更加隱蔽、快速和難以防御。例如，AI可以快速識別和利用軟件漏洞，或者通過機器學習來提升釣魚攻擊的成功率。...
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是從數(shù)據(jù)要素價值釋放的角度出發(fā)，在網(wǎng)絡(luò)、算力等設(shè)施的支持下，面向社會提供一體化數(shù)據(jù)匯聚、處理、流通、應(yīng)用、運營、安全保障服務(wù)的一類新型基礎(chǔ)設(shè)施，是覆蓋硬件、軟件、開源協(xié)議、標準規(guī)范、機制設(shè)計等在內(nèi)的有機整體。...
重要的是如何計算輸出矩陣中的每個單獨元素，這可以歸結(jié)為兩個非常大的向量的點積 - 在上面的示例中，大小為 12288。這由 12288 次乘法和 12277 次加法組成，它們累積成一個數(shù)字– 輸出矩陣的單個元素。...
David Bourgin 表示他一直在慢慢寫或收集不同模型與模塊的純 NumPy 實現(xiàn)，它們跑起來可能沒那么快，但是模型的具體過程一定足夠直觀。每當我們想了解模型 API 背后的實現(xiàn)，卻又不想看復(fù)雜的框架代碼，那么它可以作為快速的參考。...
長期來看，國產(chǎn)CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內(nèi)市場，疊加國內(nèi)信創(chuàng)市場帶來國產(chǎn)化需求增量，我們預(yù)期國內(nèi)AI芯片的國產(chǎn)化比例將顯著提升，借此機會進行產(chǎn)品升級，逐漸達到國際先進水平，突破封鎖。...
當下智算時代雖然在初級階段，依托AI大模型形成的新一代算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI應(yīng)用已經(jīng)在諸多領(lǐng)域嶄露頭角。 數(shù)字中國愿景的實現(xiàn)，基石在于夯實數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。...
微軟在全球擁有超過10.5萬名安全和威脅情報專家，為政府提供關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全的寶貴見解。該公司每天合成64萬億個信號，使用復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，并擁有人工智能算法來抵御網(wǎng)絡(luò)威脅。...
大模型的參數(shù)量主要取決于隱藏層的維度和構(gòu)成模型的Block的數(shù)量，我們假定隱藏層的維度為 h，Block 的數(shù)量為 i，那么，大模型的參數(shù)量為 。...
AI賽道投資火熱，基建與應(yīng)用兩端爆發(fā) 當前中國資本市場對于AI領(lǐng)域的主要關(guān)注在兩端：前端基礎(chǔ)設(shè)施部署及后端應(yīng)用開發(fā)；AI相關(guān)應(yīng)用開發(fā)正由虛轉(zhuǎn)實，落地實體經(jīng)濟的場景應(yīng)用結(jié)合AI原生應(yīng)用的組合布局初見端倪。...
許多早期的機器學習算法需要人工標記訓(xùn)練示例。例如，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能是帶有人工標簽（"狗"或"貓"）的狗或貓的照片。人們需要標記數(shù)據(jù)的需求使得創(chuàng)建足夠大的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練強大的模型變得困難且昂貴。...
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