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標(biāo)簽 > 大模型
以大模型作為基礎(chǔ)模型支撐AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用邏輯已經(jīng)被證明實(shí)用性,AI大模型為AI落地應(yīng)用提供了一種通用化的解決方案;各自各樣參數(shù)不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務(wù)的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布,大模型已經(jīng)成為整個(gè)AI 界追逐的寵兒,AI大模型有效果好、泛化性強(qiáng)、研發(fā)流程標(biāo)準(zhǔn)化程度高等特點(diǎn)。
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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)(上)
向量數(shù)據(jù)庫是一組高維向量的集合,用于表示實(shí)體或概念,例如單詞、短語或文檔。向量數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)實(shí)體或概念的向量表示來度量它們之間的相似性或關(guān)聯(lián)性。
2024-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫大模型 1607 0
針對(duì)大語言模型 (LLM) 在部署過程中的性能需求,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 1603 0
AI大模型如何推動(dòng)服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈需求
GPT-4 相比 GPT-3.5 具有四方面的能力提升:1) GPT-4 具有一定的多模態(tài)能力,能夠進(jìn)行圖文結(jié)合輸入的分析。
AIGC大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析
AI 應(yīng)用計(jì)算量呈幾何級(jí)數(shù)增長,算法模型向巨量化發(fā)展,人工智能模型參數(shù)在過去十年增長了十萬倍,當(dāng)前AI超大模型的參數(shù)目前已經(jīng)達(dá)到了千億~萬億的級(jí)別。
Intel跑步進(jìn)入AI PC時(shí)代!13代酷睿支持160億參數(shù)大模型、Arc顯卡提速54%
生成式AI(AIGC)無疑是當(dāng)下最熱門的話題和應(yīng)用,各家軟硬件廠商都在全力投入。 作為擁有強(qiáng)大硬件、廣泛生態(tài)的行業(yè)領(lǐng)袖,Intel也正在大力推動(dòng)PC A...
大模型或者句向量在訓(xùn)練時(shí),使用的語料都是較為通用的語料。這導(dǎo)致了這些模型,對(duì)于垂直領(lǐng)域的知識(shí)識(shí)別是有缺陷的。它們沒有辦法理解企業(yè)內(nèi)部的一些專用術(shù)語,縮寫...
如何快速下載OpenVINO Notebooks中的AI大模型
OpenVINO Notebooks是Jupyter Notebook形式的OpenVINO范例程序大集合,方便開發(fā)者快速學(xué)習(xí)并掌握OpenVINO推理...
基于大模型的遙感圖像變化檢測(cè)新網(wǎng)絡(luò)
高分辨率遙感圖像已經(jīng)成為復(fù)雜變化檢測(cè)的有力工具。然而,在復(fù)雜場(chǎng)景中執(zhí)行穩(wěn)健的變化檢測(cè)仍然是一個(gè)艱巨的挑戰(zhàn)。變化檢測(cè)聚焦“非語義變化”中的“有效變化”,即...
2024-01-12 標(biāo)簽:SAM遙感圖像深度學(xué)習(xí) 1564 0
大模型應(yīng)用:激發(fā)芯片設(shè)計(jì)新紀(jì)元
2023 年,生成式 AI 如同當(dāng)紅炸子雞,吸引著全球的目光。當(dāng)前,圍繞這一領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)白熱化,全球陷入百模大戰(zhàn),并朝著千模大戰(zhàn)奮進(jìn)。在這場(chǎng)潮流中,A...
在當(dāng)今的智能制造業(yè)中,智能化和數(shù)字化的發(fā)展已經(jīng)成為制造業(yè)的主要趨勢(shì)。隨著人工智能(AI)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,智能制造的智慧工廠已經(jīng)成為制造業(yè)的一個(gè)重要...
2024-01-26 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)AI智能制造 1548 0
大模型Reward Model的trick應(yīng)用技巧
借助對(duì)比學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的方法。增加對(duì)比學(xué)習(xí)的loss,對(duì)比學(xué)習(xí)通過增強(qiáng)模型區(qū)分能力,來增強(qiáng)RM的對(duì)好壞的區(qū)分水平。元學(xué)習(xí)則使獎(jiǎng)勵(lì)模型能夠維持區(qū)分分布外樣本...
NVIDIA Blackwell GPU優(yōu)化DeepSeek-R1性能 打破DeepSeek-R1在最小延遲場(chǎng)景中的性能紀(jì)錄
本文將探討 NVIDIA TensorRT-LLM 如何基于 8 個(gè) NVIDIA Blackwell GPU 的配置,打破 DeepSeek-R1 在...
基于AX650N芯片部署MiniCPM-V 2.0高效端側(cè)多模態(tài)大模型
今年4月份,面壁智能&清華大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室推出MiniCPM系列的最新多模態(tài)版本MiniCPM-V 2.0。該模型基于MiniCPM 2....
多任務(wù)微調(diào)框架MFTCoder詳細(xì)技術(shù)解讀
MFTCoder具備高效訓(xùn)練特征,包括提供高效的數(shù)據(jù)Tokenization模式和支持PEFT微調(diào),能有效提升微調(diào)訓(xùn)練速度并降低對(duì)資源的需求。
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉(zhuǎn)化為適合在受限移動(dòng)設(shè)備上存儲(chǔ)的緊湊版本。此外,它還可以優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和最小的延遲,或在這些目標(biāo)之間取得平衡。
2023-09-26 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1490 0
專補(bǔ)大模型短板的RAG有哪些新進(jìn)展?這篇綜述講明白了
然而,盡管它們的能力令人印象深刻,但它們并非無懈可擊。這些模型可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)性的 “幻覺”,依賴的信息可能過時(shí),處理特定知識(shí)時(shí)效率不高,缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深...
OneLLM 是第一個(gè)在單個(gè)模型中集成八種不同模態(tài)的MLLM。通過統(tǒng)一的框架和漸進(jìn)式多模態(tài)對(duì)齊pipelines,可以很容易地?cái)U(kuò)展OneLLM以包含更多...
大模型時(shí)代,根據(jù)大模型縮放定律,大家通常都在追求模型的參數(shù)規(guī)模更大、訓(xùn)練的數(shù)據(jù)更多,從而使得大模型涌現(xiàn)出更多的智能。但是,模型參數(shù)越大部署壓力就越大。即...
對(duì)于所有“基座”(Base)模型,–template 參數(shù)可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“對(duì)話”(Chat)模型請(qǐng)...
2024-03-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大模型 1465 0
中科大提出:LLMs的個(gè)性化綜述,詳述大模型與個(gè)性化的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
因此,我們認(rèn)為現(xiàn)在是時(shí)候?qū)徱晜€(gè)性化服務(wù)的挑戰(zhàn)以及用大型語言模型來解決它們的機(jī)會(huì)了。特別是,我們?cè)谶@篇展望性論文中專門討論了以下幾個(gè)方面:現(xiàn)有個(gè)性化系統(tǒng)的...
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