20年蛰伏,低调成就一位大模型领袖
对于创业公司而言,模型训练工程层面上涉及到的资源、团队、训练数据等每一项都需要非常大的投入。巨大的成本消耗之下,数据不足、算力不够与模型实用有效性之间,陷入权衡困境。当时,已有AI公司寻求与《卫报》等新闻集团等媒体合作,用其授权文章训练模型,年合作费甚至可达数千万美元。也有公司用现成的大模型生成内容再...
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:从理性上去判断,有三个可选的方向,模型层、应用层、中间层。模型层我们做不了,在中国它是一个非常重投入且回报不确定的一件事情;应用层的投入可能没有那么大,但它成功的概率也很低,因为我一直坚信应用是涌现式发展,100个公司里面可能只会成5个,甚至成3个。其他97个就是试错者,但他们做的...
万字解读新加坡金管局《全球Layer 1 - 金融网络的基础层》白皮书
GL1的架构可以被描述为数字资产平台的四层概念模型中的基础层。这个四层模型最早在新加坡金融管理局(MAS)的「守护者项目(ProjectGuardian)——开放和互操作网络」及国际货币基金组织(IMF)的「ASAP:数字资产平台的概念模型」工作论文中引入。尽管仍在考虑中,GL1与其他组件层的预期互动可以描述如下:访问层访问...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通过多个层传播反馈结果回到网络的较早层。在无层归一化时,梯度可能会逐渐...
用神经架构搜索给LLM瘦身,模型变小,准确度有时反而更高
此外,虽然InstaTune会在同一次迭代中为超级网络和随机采样的子网络同时计算损失,但该团队为了降低内存使用量,选择的做法是交替地为超级网络和随机采样的子网络计算损失。在这个具体案例中,超级网络就是基础LLaMA2-7B模型,没有任何额外的层,MLP模块的中间层大小也没有扩展。
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
1.能够解释每个特征激活的条件,即能描述哪些数据点会导致特征激活,并且这种解释是有意义的(www.e993.com)2024年10月23日。2.能够解释每个特征对下游效果的影响,即特征值的变化如何影响后续的神经网络层。3.这些特征能够解释被分解的神经网络层的大部分功能。这样的特征分解能够使研究人员进行可解释的神经网络分析与调控。比如,能够确定特定...
大模型最强架构 TTT 问世!斯坦福 UCSD 等 5 年磨一剑, 一夜推翻...
研究人员引入两个简单的实例:TTT-Linear和TTT-MLP,其中隐藏状态分别是线性模型和两层MLP。TTT层可以集成到任何网络架构中并进行端到端优化,类似于RNN层和自注意力。实际运行时间TTT层在FLOP方面已经非常高效,研究人员则更进一步地提出了两项创新,使其在实际运行时间内也能保持高效。
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
低秩近似算法在中小型网络模型上,取得了很不错的效果,但其超参数量与网络层数呈线性变化趋势,随着网络层数的增加与模型复杂度的提升,其搜索空间会急剧增大,目前主要是学术界在研究,工业界应用不多。二、剪枝与稀疏约束给定一个预训练好的网络模型,常用的剪枝算法一般都遵从如下操作:...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
虽然模型参数较小,但是为了提高性能,模型厂商均投入了大量的训练数据。如Phi-2有1.4T训练数据tokens,Phi-3为3.3Ttokens,Gemma为6T/2Ttokens(分别对应7B和2B模型)。24年4月Meta率先开源的两个Llama3系列小模型8B和70B,对应的训练token已经达到了15T,并且Meta表示...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
模型的编码器部分采用了一个单层LSTM神经网络,旨在捕获序列的动态特征。该网络输出一个隐状态h,其维度dn设定为32,以捕捉输入序列X的深层信息。输入序列X的时间步长timesteps设定为12,而每个时间步t的输入维度dm则为1,确保了模型能够处理单特征序列。解码器部分则是一个Dense密集层神经网络,负责从编码器输出的最后一...