AI大模型引燃,视频云二次爆发
“这场变革主要体现在算力层、编解码层以及框架层三个关键层面。”抖音集团视频架构负责人王悦称。具体来说,在算力层,生成式AI技术正在大幅降低视频生成的门槛,导致视频数据以惊人的20倍速增长。但同样也对算力提出了更高的需求,以Sora模型为例,其训练和推理所需的算力需求分别达到了GPT4.0的4.5倍和近400倍,...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
能够独家使用X平台上的数据,较好的响应用户实时信息查询需求;2)法国大模型初创公司Mistral,开源了Mistral7B、Mixtral8x7B-MoE小模型,适配算力受限的端侧等平台,随后又转入闭源模型,更新了性能更强的Mistral-medium
Llama 3.1:系列模型原理讲解论文(章节1-3)
在语言模型预训练阶段,模型学习语言结构并从它“阅读”的文本中获取大量关于世界的知识。为了有效地做到这一点,预训练是在大规模下进行的:我们使用8K个标记的上下文窗口,在一个包含15.6T个标记的模型上预训练了一个具有405B个参数的模型。此标准预训练阶段之后是继续预训练阶段,该阶段将支持的上下文窗口增加...
华创派|Dify 张路宇:服务超百万开发者,再创业做大模型中间层,全球...
张路宇:我认为也有一些变量,比如模型之间的协同,我们现在用Dify这样Agent的编排,可以让不同的模型交互,但是这种交互不是在MoE侧做的。把好几个不同能力或者模态的模型并在一块去使用,需要从训练阶段开始,或者在Transformer里面做,是很繁重的技术问题,没有一个好的中间层解决方案。这里就是存在技术变量...
7种生成式Gen AI的主流模型
下面将详细介绍7种主要的生成式模型(GenAI)1.循环神经网络(RNNs):循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)是一类经典的生成式模型,其特点是能够处理序列数据,例如文本或时间序列数据(www.e993.com)2024年10月23日。RNNs的每个时间步都接受当前输入和前一个时间步的隐藏状态,并输出一个新的隐藏状态和一个预测值。通过不断迭代...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
对于一项广泛和庞大的协议体系,使用分层会有明显的好处。这样做使人们容易理解,容易分工实现与容易分模块改进等优点。如计算机网络中的ISO/OSI的七层模型设计,但在具体的实现中,可以合并一些分层,例如,具体的网络协议TCP/IP是四层协议。如下图所示:...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.语言模型的原理和技术发展1.1.引言——从RNN到ChatGPT自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科,主要研究如何让计算机能够理解、处理、生成和模拟人类语言的能力,从而实现与人类进行自然对话的能力。通过自然语言处理技术,可以实现机器翻译、问答系...
华为盘古大模型专题报告:让AI重塑千行百业
2023年7月7日,在2023华为开发者大会上,面向行业的盘古大模型3.0发布,是中国首个全栈自主的AI大模型,包括“5+N+X”三层架构,分别对应L0层的5个基础大模型、L1层的N个行业通用大模型、以及L2层可以让用户自主训练的更多细化场景模型。其采用完全的分层解耦设计,企业用户可以基于自己的业务需要选择适合的大模型开发...
OpenAI安全系统负责人:从头构建视频生成扩散模型
在视频数据上微调Make-A-Video(Singer等人,2022年)通过增加时间维度来扩展预训练的扩散图像模型,包括以下三个关键步骤:在文本-图像对数据上训练的基础文本到图像模型。用于扩展网络以涵盖时间维度的时空卷积和注意力层。用于高帧率生成的帧插值网络。