专题讲座09:多元函数几个基本概念及相互关系的讨论与偏导数的计算
也就是二元函数在处的梯度向量也就是平面曲线在处的法线的一个方向向量;同样,三元函数在处的梯度向量也就是空间曲面在处的法线的一个方向向量.根据以上的探讨,不难得出几个概念之间的相互关系:二元函数在某点可微,可以推出函数在该点连续,并且函数的偏导数存在,如果加上方向导数存在性的讨论,则如...
用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的视频又火了
对于GPT-3来说,嵌入空间的大小是12288,将它们相乘,仅该矩阵就有六亿多个参数,而向下投影(第二个矩阵)具有相同数量的参数,只是形状进行了转置,所以它们加起来大约有十二亿参数。此外,作者表示还需要考虑另外几个参数,但这只占总数的很小一部分,可忽略不计。嵌入向量序列流经的不是一个MLP,而是96...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
我们会经常看到的点乘运算非常简单:我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对,将这对元素相乘,然后将结果相加。这是一种确保每个输出元素都能受到输入向量中所有元素影响的通用而简单的方法(这种影响由权重决定)。因此,它经常出现在神经网络中。我们对Q、K、V向量中的每个输出单元重复这一操作:...
一文通透Text Embedding模型:从text2vec、openai-text embedding...
3.多功能Multi-Functionality一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能具体而言,不同于传统的语义向量模型,BGE-M3既可以借助特殊token[CLS]的输出向量用以来完成稠密检索(DenseRetrieval)任务又可以利用其他一般性token的输出向量用以支持稀疏检索(SparseRetrieval)与多向量检索(Multi-vectorRetrie...
MoE也有Scaling Law,「百万专家」利用率近100%!DeepMind华人挑战...
我们当然希望LLM能在参数中隐式存储更多知识,但FFW的计算成本和激活内存会随之线性增加。稠密模型中,FFW层已经占据了总参数量的2/3,是扩展的主要瓶颈之一。MoE模型虽然参数量也很大,但每次推理时不会动用整个模型的能力,而是将数据路由到小型且专门的「专家模块」,因此能在LLM参数增加的同时,让推理所需的计算成本...
OpenAI新作署名Ilya,提取1600万个特征看透GPT-4大脑
2.探测损失:SAE能否恢复我们预期的特征3.可解释性:对于SAE提取的隐变量在LM中的激活,是否存在充要的简单解释4.消融稀疏性:消除单个隐变量对LM下游得到的logits是否有稀疏影响?通过这些指标的评估,论文得出的总体结论是,隐变量总数增加会使得SAE表现更好,然而激活的隐变量数量L0产生的影响会比较负责(www.e993.com)2024年10月26日。
智能汽车专题报告:算法进阶,自动驾驶迎来端到端时代
(2)驾驶体验丝滑平顺拟人化:转弯、红绿灯启停无顿挫感,加减速拟人化;遇到开双闪的车辆占道会毫不犹豫变道绕行,流畅自然;遇到周围骑行者、行人绕行时从容淡定,绕行幅度拟人化;遇到其他车辆倒车,会留足空间,驾驶具有“礼貌性”;拟人化程度高,经常让乘客难以区分到底是人还是算法在执行驾驶行为。(3)新增部分...
万字迎合解读:“端到端”,让特斯拉FSD V12迎来质变?
马斯克承认这种数据价值较低,有效性可能仅万分之一甚至更低。另一种就是事故数据即错误示范。用其做端到端训练,要么只能适应有限工况,要么会出错。端到端是黑盒子,无法解释、只有相关性,需高质量、多样化的数据,训练结果才可能好点。端到端需先解决数据问题,靠外界采集不太可行,因为成本高、效率低且缺乏多样化...
“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!
后面我们将会详细介绍Self-Attention的内部结构。然后,Self-Attention层的输出会流入前馈网络。解码器也有编码器中这两层,但是它们之间还有一个注意力层(即Encoder-DecoderAttention),其用来帮忙解码器关注输入句子的相关部分(类似于seq2seq模型中的注意力)...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
word2vec和GloVe都简单地给同一个词分配一个预训练词向量,而不考虑词的上下文。然而,自然语言中存在相当多的一次多义现象,在不同的上下文语境中,词的含义可能大不相同。因此,上下文无关的词向量表示具有明显的局限性。1.4.3.通用预训练模型:GPT...