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　GPT分区：全称为Globally Unique Identifier Partition Table，也叫做GUID分区表，它是UEFI 规范的一部分。

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态势感知与GPT

　GPT是一种基于Transformer的预训练语言模型，可以用于自然语言处理中的各种任务。在态势感知中，GPT可以用来对文本进行分类和情感分析，从而帮...

2023-07-07 标签：传感器模型语言模型 567 0

首个无需依赖SAM的高效像素级推理大模型PixelLM问世

进一步，为了支持这一研究领域的模型训练和评估，研究团队在LVIS数据集的基础之上，借助GPT-4V构建了一个面向多目标推理分割场景的数据集MUSE，它包...

2024-01-04 标签：字节 GPT 大模型 567 0

AI基础软件框架的基本概念和分类

九章云极、亚马逊云科技、华为云、阿里云、腾讯云、Databricks和百度云被评为国内AI基础软件市场的 "领导者"。

2023-11-17 标签：AI 机器学习 GPT 545 0

OpenAI用GPT-4解释了GPT-2三十万个神经元：智慧原来是这个样子

可解释性研究的一种简单方法是首先了解 AI 模型各个组件（神经元和注意力头）在做什么。传统的方法是需要人类手动检查神经元，以确定它们代表数据的哪些特征。...

2023-05-15 标签：神经元语言模型 GPT 543 0

如何使用加速PyTorrch2.0变异器

加快大型语言模型与加速变形金刚

2023-09-04 标签：变压器 GPT pytorch 527 0

大模型智能的革命：如何打破算力瓶颈

大模型的参数量主要取决于隐藏层的维度和构成模型的Block的数量，我们假定隐藏层的维度为 h，Block 的数量为 i，那么，大模型的参数量为。

2024-01-16 标签：AI GPT 算力 525 0

更适合机械宝宝体质的操作系统，竟然内置LLM！

工程师们一直在试图搭建更智能、可靠的机器人，比如之前火爆全网、来自波士顿动力公司的机器狗Spot。它可以轻松上下楼梯、搬运重物、巡查街道，等等。

2023-08-03 标签：人机交互机器人编解码器 524 0

GPT架构及推理原理

导读本篇是作者从开发人员的视角，围绕着大模型正向推理过程，对大模型的原理的系统性总结，希望对初学者有所帮助。引言什么是人工智能？清华大学出版社出...

2025-01-20 标签：人工智能 GPT 522 0

性能媲美同时成本降低98%，斯坦福提出FrugalGPT，研究却惹争议

这项研究提出的思想和发现为可持续高效地使用 LLM 奠定了基础。如果能够在不增加预算的情况下采用更高级的 AI 功能，这可能会推动人工智能技术在各个行业...

2023-06-08 标签：API GPT ChatGPT 491 0

谷歌大型模型终于开放源代码，迟到但重要的开源战略

在人工智能领域，谷歌可以算是开源的鼻祖。今天几乎所有的大语言模型，都基于谷歌在 2017 年发布的 Transformer 论文；谷歌的发布的 BERT...

2024-02-22 标签：谷歌 GPT OpenAI 483 0

GPT-4推理提升1750%！清华姚班校友提出全新ToT框架

那么，这样一个简单的机制能否足以建立一个通向「解决通用问题的语言模型」？如果不是，哪些问题会挑战当前的范式，真正的替代机制应该是什么？

2023-05-24 标签：框架语言模型 GPT 432 0

LLMs时代进行无害性评估的基准解析

随着对LLMs的不断应用，大家也发现了诸多问题。比如常见的幻觉现象，LLMs可喜欢一本正经地说着胡话呢。除此之外，LLMs也有可能生成一些歧视某些身份群...

2024-01-05 标签：AI GPT 聊天机器人 398 0

OpenAI新研究：指令层次结构防御LLM攻击策略

为了解决这个问题，这篇研究提出了一种指令层次结构（instruction hierarchy）。它明确定义了不同指令的优先级，以及当不同优先级的指令发生...

2024-04-28 标签：指令 AI GPT 361 0

人工智能领域存在第一性原理吗

数学、物理不但是其他学科的基础，更是AI的基础。为什么要基于物理学研究AI基础理论？这是因为物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科，是自然科...

2023-09-07 标签：神经网络 AI 人工智能 341 0

实现移动版GPT有哪些方法？

人们很容易认为，所有与 GPT 相关的东西都只是在追逐宣传热潮，而关于这个话题的文章，尤其是那些显然不可能实现的说法（就像这个案例一样），只不过是点击率...

2023-09-21 标签：嵌入式 AI 语言模型 319 0

由浅入深的图解机器学习和GPT原理

这样的图表展示了网络的结构以及如何计算预测。计算从左侧的输入节点开始。输入值向右流动。它乘以权重，结果就成为我们的输出。

2023-06-19 标签：机器学习 GPT 262 0

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