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在人工智能領域，LLM代表“大型語言模型”。在人工智能（AI）領域自然語言處理（NLP）是一個快速進展的領域。NLP中最重要是大語言模型（LLM）。大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種基于機器學習和自然語言處理技術的模型。
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LLM（Large Language Model，大型語言模型）是近年來在自然語言處理領域取得顯著成果的一種深度學習模型。它通常需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)...
采用伯克利神經(jīng)解析器（Berkeley Neural Parser）作為方法的基礎。該解析器是一種基于圖表的方法，采用自注意力編碼器和圖表解碼器，利用預...
盡管大語言模型能力不斷提升，但一個持續(xù)存在的挑戰(zhàn)是它們具有產(chǎn)生幻象的傾向。本文構建了幻象評測基準HaluEval 2.0，并基于該評測框架從預訓練/有監(jiān)...
推薦系統(tǒng)的主要任務在于根據(jù)用戶的過往行為預測其潛在興趣點，并據(jù)此推薦相應的商品。在傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)中，當處理用戶請求時，會觸發(fā)多個召回模塊，例如熱門商品召...
2025-03-05 標簽：NVIDIA模型推薦系統(tǒng) 810 0
模型與人類的注意力視角下參數(shù)規(guī)模擴大與指令微調(diào)對模型語言理解的作用
近期的大語言模型（LLM）在自然語言理解和生成上展現(xiàn)出了接近人類的強大能力，遠遠優(yōu)于先前的BERT等預訓練模型（PLM）。
本研究提出了ExTraCT框架，利用自然語言進行軌跡校正。該框架結合了大型語言模型（LLMs）用于自然語言理解和軌跡變形函數(shù)。ExTraCT能夠根據(jù)場景...
當然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長的外推能力，主要在于，注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長度...
2023-10-26 標簽：gpu數(shù)據(jù)處理ChatGPT 763 0
在NVIDIA TensorRT-LLM中啟用ReDrafter的一些變化
Recurrent Drafting (簡稱 ReDrafter) 是蘋果公司為大語言模型 (LLM) 推理開發(fā)并開源的一種新型推測解碼技術，該技術現(xiàn)在...
NVIDIA Nemotron-4 340B模型幫助開發(fā)者生成合成訓練數(shù)據(jù)
Nemotron-4 340B 是針對 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 優(yōu)化的模型系列，該系列包含最先進的指導和獎勵...
通過豐富數(shù)據(jù)，生成式 AI 應用程序可以提供上下文感知交互。 LLM 驅(qū)動的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡化從多個來源引入數(shù)據(jù)對于創(chuàng)建平滑有效的模型至...
2023-12-21 標簽：AI數(shù)據(jù)連接器大模型 733 0
生成式推薦系統(tǒng)與京東聯(lián)盟廣告-綜述與應用
大型語言模型（LLM）正在深刻地影響自然語言處理（NLP）領域，其強大的處理各種任務的能力也為其他領域的從業(yè)者帶來了新的探索路徑。推薦系統(tǒng)（RS）作為解...
更適合機械寶寶體質(zhì)的操作系統(tǒng)，竟然內(nèi)置LLM！
工程師們一直在試圖搭建更智能、可靠的機器人，比如之前火爆全網(wǎng)、來自波士頓動力公司的機器狗Spot。它可以輕松上下樓梯、搬運重物、巡查街道，等等。
還有一個與批次大小有關的數(shù)量，它們在一個有趣的點上相交。這個點不取決于硬件之外的任何因素。舉例來說，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實現(xiàn)的總浮點...
2024-01-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡gpuAI 646 0
生成式 AI 正在被應用程序設計人員快速地使用著。這不僅體現(xiàn)在使用來自商業(yè)云服務模型的傳統(tǒng)REST API形式上，而且還發(fā)生在客戶端和邊緣。越來越多的數(shù)...
隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語言模型（LLMs）不斷推動人工智能的邊界，它們在高效部署方面也帶來了重大挑戰(zhàn)。這些模型在生成類似...
使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS應用的最佳實踐
針對基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型，NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張...
為了解決這個問題，這篇研究提出了一種指令層次結構（instruction hierarchy）。它明確定義了不同指令的優(yōu)先級，以及當不同優(yōu)先級的指令發(fā)生...
? 作者：Sebastian Raschka 博士， 翻譯：張晶，Linux Fundation APAC Open Source Evangelist...
本文系統(tǒng)性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術原理及其實踐應用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、...
本實驗旨在驗證LLM在模擬復雜歷史事件方面的有效性。實驗選用了OpenAI開發(fā)的GPT-4作為后端模型，討論以下問題。
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