Bengio等人新作:注意力可被视为RNN,新模型媲美Transformer,但超级省内存
Bengio等人新作:注意力可被视为RNN,新模型媲美Transformer,但超级省内存既能像 Transformer 一样并行训练,推理时内存需求又不随 token 数线性递增,长上下文又有新思路了?
既能像 Transformer 一样并行训练,推理时内存需求又不随 token 数线性递增,长上下文又有新思路了?
以 OpenAI 的 GPT 系列模型为代表的大语言模型(LLM)掀起了新一轮 AI 应用浪潮,但是 LLM 推理的高昂成本一直困扰着业务团队。
本月初,来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。
最近一周KAN的热度逐渐褪去,正好静下心来仔细学习KAN的原理,收获颇多。
提高 GPU 利用率,就是这么简单。
当下,如果我们希望通过 ChatGPT 得到有用的信息,就必须知道如何向它发出清晰的指令。为了指导用户写一个好的 prompt,OpenAI 官方曾上线了 Prompt engineering,谷歌和微软也有类似的动作。
最少只需1个3D样例,即可生成3D主题乐园。
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
自计算机诞生以来,指令集架构一直是计算机体系结构中的核心概念之一。目前市场上主流的指令集架构两大巨头是x86和ARM,前者基本垄断了PC、笔记本电脑和服务器领域,后者则在智能手机和移动终端市场占据主导地位。
多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。