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以大模型作为基础模型支撑AI产业应用逻辑已经被证明实用性，AI大模型为AI落地应用提供了一种通用化的解决方案；各自各样参数不一、面向不同行业、面向不同任务的“大模型”也陆续发布，大模型已经成为整个AI 界追逐的宠儿，AI大模型有效果好、泛化性强、研发流程标准化程度高等特点。
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英伟达 H100 vs 苹果M2 大模型训练，哪款性价比更高？
训练和微调大型语言模型对于硬件资源的要求非常高。目前，主流的大模型训练硬件通常采用英特尔的CPU和英伟达的GPU。然而，最近苹果的M2 Ultra芯片和...
各种 GL API 的纯软实现，当没有可用的硬件时，它可以提供纯软件的 GL API 的实现； 它可以用于 Linux/Windows/Mac 等...
首先C-eval本身题目是公开的离线测试，答案是不可见在线提交的形式来评测，这样能一定程度上规避泄漏的问题。
在之前的内容中，我们已经介绍过流水线并行、数据并行（DP，DDP和ZeRO）。 今天我们将要介绍最重要，也是目前基于Transformer做大模型预训练...
在人工智能（AI）的广阔领域中，模型作为算法与数据之间的桥梁，扮演着至关重要的角色。根据模型的大小和复杂度，我们可以将其大致分为AI大模型和小模型。这两...
AI大模型（如LLM，即大型语言模型）与传统AI在多个方面存在显著的区别。以下将从技术层面、应用场景、性能表现、计算资源和成本、以及发展趋势和挑战等角度...
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器...
大语言模型目前已经成为学界研究的热点。我们统计了arXiv论文库中自2018年6月以来包含关键词"语言模型"以及自2019年10月以...
近期，openEuler A-Tune SIG在openEuler 23.09版本引入llama.cpp&chatglm-cpp两款应用，以支持...
人的视觉识别过程是一个层次性的关系，从最初级的视觉皮层一直到更高级的皮层，从简单的视觉边缘特征到线条的方向性，再到线条之间的组合，如角等更高维特征的形成...
其中最后一个表示监督信号是从图像本身中挖掘出来的，流行的方法包括对比学习、非对比学习和masked image建模。在这些方法之外，文章也进一步讨论了多...
最早的算力引擎。是人类的大脑，后来演变成草绳、石头、算筹（一种用于计算的小棍子）、算盘。到了20世纪40年代，世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生...
对于Decoder-only的模型，计算量(Flops), 模型参数量, 数据大小(token数)，三者满足:。(推导见本文最后) 模型的最终性能...
internal feedback：使用LLM去预测生成的plan取得成功的概率、Tree of Thought去对比不同的plan（有点类似Alpha...
风口浪尖行稳致远 - 英伟达等企业如何顺应高性能计算大模型浪潮
关键词:PLM;NLP;Transformer;ChatGPT;BERT;RNN;CNN;自注意力机制;多头注意力机制; Decoder Only ;E...
这个方法之所以有效，是因为均匀分布帮助我们将Mq(x)提供的“封包”缩放到p(x)的概率密度函数。另一种看法是，我们取样点x0的概率。这与从g中取样x0...
由于本文以大语言模型 RLHF 的 PPO 算法为主，所以希望你在阅读前先弄明白大语言模型 RLHF 的前两步，即 SFT Model 和 Reward...
Segment Anything Model (SAM)是Meta 公司最近推出的一个创新AI 模型，专门用于计算机视觉领域图像分割任务。借鉴ChatG...
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