从架构、工艺到能效表现，全面了解LLM硬件加速，这篇综述就够了
从架构、工艺到能效表现，全面了解LLM硬件加速，这篇综述就够了大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
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11078 点击 2024-09-20 13:29
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大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
大语言模型（如 GPT-4）具备强大的语言处理能力，但其独立运作时仍存在局限性，如无法进行复杂计算，获取不到实时信息，难以提供专业定制化功能等。而大语言模型的工具调用能力使其不仅限于文字处理，更能提供全面、实时、精确的服务，极大地扩展了其应用范围和实际价值。
随着大语言模型的飞速发展，角色扮演智能体（RPAs）正逐渐成为 AI 领域的热门话题。
我向来喜欢折腾新玩意。作为一个语言学习者，AI大语言模型出来以后我没少使用它。无论是备课还是日常工作和学习，大语言模型提供了各种各样的可能性，大大提升了效率。
论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
近日，来自小红书的技术团队 FireRed，提出了基于大语言模型的 FireRedTTS 语音合成系统，并分享了在短视频配音及聊天式语音对话等应用的一些实践。
视频理解仍然是计算机视觉和人工智能领域的一个主要挑战。最近在视频理解上的许多进展都是通过端到端地训练多模态大语言模型实现的[1,2,3]。然而，当这些模型处理较长的视频时，内存消耗可能会显著增加，甚至变得难以承受，并且自注意力机制有时可能难以捕捉长程关系 [4]。这些问题阻碍了将端到端模型进一步应用于视频理解。
论文的审稿模式想必大家都不会陌生，一篇论文除了分配多个评审，最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
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ChatGPT的出现引发了一场AI革命，它展示了通过简单对话就能完成各种任务的强大能力，并且将不同的 AI 功能整合到一个统一的平台上。还记得小编第一次使用 ChatGPT 的时候给我带来极大震撼。