
解读AI大模型,从了解token开始
解读AI大模型,从了解token开始我基于结合大量示例及可视化的图形手段给大家科普了AI大模型的相关算法和核心概念。
我基于结合大量示例及可视化的图形手段给大家科普了AI大模型的相关算法和核心概念。
当前智能对话模型的发展中,强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库,而如何构建这样的语料库,已成为行业中的一大挑战。
爆火社区的Mixtral 8x7B模型,今天终于放出了arXiv论文!所有模型细节全部公开了。
22倍加速还不够,再来提升46%,而且方法直接开源!这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
在大型语言模型(LLM)的世界中,处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM,能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下,可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入,22.2 倍的推理速度提升。
若愚科技与哈工深联合研发了语言大模型基座---立知和多模态大模型基座---九天,总参数规模达130亿,训练数据超1500B tokens, 能完成多任务、多轮对话、中英翻译、思维链、工具使用等多种类型的指令数据
2023年,计算机领域都发生了哪些大事?Quanta Magazine的年终盘点来了。
就在昨天,百川智能正式发布Baichuan2-Turbo系列API,192K的超长上下文窗口+搜索增强知识库,解决了困扰行业已久的大模型商用落地难问题。
被评为「2023年10大科学人物」的Ilya Sutskever,曾经多次强调:只要能够非常好得预测下一个token,就能帮助人类达到AGI。
大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。