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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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我们使用LLAMA2-7B作为实验的基础模型。我们主要评估将旧知识更新为新知识的能力，因此模型将首先在旧知识上进行为期3个时期的微调。表1中F-Lear...
在研究人员选择的模型中，GPT-3 davinci（非指令微调）、GPT-3 textdavinci-001（指令微调）和GPT-3 textdavin...
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...
大模型当前以生成类应用为主，多模态是未来重点发展方向 企业用户是从应用视角出发,分成生成类应用、决策类应用和多模态应用。 受限于模型能力、应用效果等...
AI服务器按芯片类型可分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等组合形式，CPU+GPU是目前国内的主要选择（占比91.9%）；AI服务器...
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。特别是，这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaM...
纵轴是"Bits for words", 这也是交叉熵的一个单位。在计算交叉熵时，如果使用以 2 为底的对数，交叉熵的单位就是 &q...
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...
经典 Transformer 使用不可学习的余弦编码，加在模型底层的词向量输入上。GPT、BERT将其改为可学习的绝对位置编码，并沿用到了RoBERTa...
MFTCoder具备高效训练特征，包括提供高效的数据Tokenization模式和支持PEFT微调，能有效提升微调训练速度并降低对资源的需求。
数据在 MaaS 时代很重要，市场的火热映射到具体的企业行为上，表现为大批量垂直模型的推出、数据库企业融资数量增加、数据库使用量陡然增长等。
千亿参数的星辰大模型发布。从2021年10月启动自研城市治理大模型，星辰大模型已经走过语义大模型、多模态大模型、语音大模型到下一代数字人的阶段发展，20...
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...
NeurlPS'23开源 | 首个！开放词汇3D实例分割！
我们介绍了开放词汇3D实例分割的任务。当前的3D实例分割方法通常只能从训练数据集中标注的预定义的封闭类集中识别对象类别。这给现实世界的应用程序带来了很大...
深度学习的大模型时代已经来临,越来越多的大规模预训练模型在文本、视觉和多模态领域展示出杰出的生成和推理能力。然而大模型巨大的参数量有两个明显缺点
MathOctopus在多语言数学推理任务中，表现出了强大的性能。MathOctopus-7B 可以将LLmMA2-7B在MGSM不同语言上的平均表现从...
静态代码扫描(SA)能快速识别代码缺陷，如空指针访问、数组越界等，以较高ROI保障质量及提升交付效率。当前扫描能力主要依赖人工经验生成规则，泛化能力弱且...
云边AI是指把AI大模型和算法在云端训练和优化后，部署到边缘设备上运行，从而将AI能力融入终端设备。在前期的AI发展中，云端计算平台凭借其强大的计算能力...
作为域控制器，其核心部分的掌控度不在中间厂商手中，车商也倾向于自主开发。这是否意味着域控制器厂商未来可能转向代工的角色，丧失核心技术实力？
现有方法往往是：用一个2D特征提取网络提取图像特征；用一个3D特征提取网络提取点云特征；然后根据pixel-to-point对应关系真值通过Metric...
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