大模型应用之困与异军突起的“埃森哲们”

在这种情况下,两位嘉宾认为机会可能存在于三个方向:首先是多模态,因为这些领域需要自主研发底座模型,更容易形成技术壁垒;其次是在特定垂直领域深耕,用专业领域数据打造差异化优势;最后则是基础设施层面,帮助企业落地AI应用——这也解释了为什么咨询公司能在这波浪潮中占得先机。一、“相当于两个月的婴儿”:AI创业还...

如何用 1024 张显卡训练一个模型

很好,这说明你了解PyTorch的基本流程。不过现实当中要复杂得多。dataset读取数据,构建输出dataloadercollate数据,进行数据预处理模型forward计算输出losscompute模型backward计算梯度模型sync梯度优化器step更新权重打印log当然这是可以无限细分下去的,但一般这些就够了。需要注意的是,除了4-7的耗时是真耗时,其...

...朱雨琪|工业数据之边界、权属与流转——基于权利束理论模型...

就第二个义务要点而言,域外法对于“补救措施”之定义多与“告知义务”重叠,较为特殊的是,日本个人信息保护法(2003)之中将其表述为“内部通报事故”“调查事实”“研究有效措施并联系受波及之受害者”。因此,借鉴域外法经验,笔者认为补救措施之确认的核心操作逻辑应是,数据处理者在发现数据安全漏洞时应告知数据来源者...

百度李涛:汽车智能化和大模型浪潮重叠是历史必然

其实不一定,首先,如果一个功能频繁被用户使用,一方面可以说明这个功能非常实用,用户对它产生了依赖;另一方面也有可能是因为我们整体车辆设计的智能化程度比较低,系统无法深度的理解用户当前所需,用户只能不停发原子化的操作指令才,系统才能按照指令一步一步的完成他的需求。比如要把车内温度调整到舒适的状态,要告诉它打...

投前估值200亿元,智谱张鹏:我新学了一个词,叫大模型经济学

不管多少个任务，它的成本都是线性叠加的，100个任务就乘以100，边际效应很差，顶多是人员的经验、效率有所提升，所以最终的利润空间就非常小，稍有不慎可能一个项目就得亏。目前的大模型技术恰好从技术路径上解决了过去的问题。原来每个任务需要单独去做数据收集、标注、建模训练等工作，现在用预训练的方式就解掉了...

大模型架构TTT问世,也能推翻Transformer?

长上下文的困难是RNN层本质上的问题:与自注意力机制不同,RNN层必须将上下文压缩为固定大小的隐藏状态(www.e993.com)2024年11月21日。作为一种压缩启发式,更新规则需要发现成千上万甚至数百万个token之间的底层结构和关系。研究人员首先观察到,自监督学习可以将大量训练集压缩为LLM等模型的权重,该模型通常表现出对其训练数据之间语义联系的深刻理解...

ML工程师一次微调7个模型,击败OpenAI GPT-4

这带来了一个有趣的问题:我们需要花多少精力在设计GPT提示词上,才能达到微调模型的准确度?换句话说,是否真的有办法在接受不同提示词的模型之间进行公平的比较?尝试OpenAI的GPT-4和GPT-4Turbo可以看到,为了让GPT模型有机会与微调模型竞争,提示词需要多长。

AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?

那么,如果我们能使用一种技术来拆分、消除或至少减少这两个问题,会怎么样呢?这就是Moe,Mixture-of-Experts想要解决的问题。3.计算资源的有限性由于神经网络的稀疏性,以及当前Transformer的二次障碍问题,大模型网络中进行了大量不必要的计算,使得我们更大的LLM成为世界上最低效和最耗能的系统之一。

只修改一个关键参数,就会毁了整个百亿参数大模型? | 新程序员

训练过程中,我们发现了一些有趣的现象,也可以从一定程度上说明这种语义和词形对齐的关系。例如,用95k的SFT对某些进行训练,并将早前的一些checkpoint(在训练过程中不同时间点保存的模型版本)打印出来,并询问以下问题(见图10):图10训练过程中非常明显的Coding-Switch(语码转换)现象...

一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展

大师兄:这段对话从语法和语义上都是正确的,但是回答完全偏离了问题本身。一个理想的LLM模型除了语法和语义正确外,还应该具备的能力是:上下文匹配以及一致性。展开来说,就是回答要能准确对应提问的内容和主题并且回答应该与问题保持一致,不发生语义偏离或者逻辑断裂。