Tokenformer:基于参数标记化的高效可扩展Transformer架构

主要探讨了一种革新性的Transformer架构设计方案,该方案通过参数标记化实现了模型的高效扩展和计算优化。论文动机如今的人工智能离不开Transformer,因为它是大型语言模型背后的基础架构。然而它的影响力并不仅限于自然语言处理。Transformer在其他领域也发挥着重要作用,比如计算机视觉领域中的VisionTransformer(ViT)就扮演着...

北大高歌教授综述:生物信息与大语言模型

后来在2017年,注意力机制进一步转变为“点积/乘性注意力”设置,被命名为Transformer,具有高达数十亿参数的高可扩展性,使得可以在大量未标记数据上以自监督的方式进行并行预训练。预训练策略主要分为两类:仅编码器(BERT类)架构,采用自编码掩码语言模型训练目标;仅解码器(GPT类)架构,采用自回归因果语言模型损失。经过...

成立两年用户突破1500万,全员工远程办公、以开源为首选的小团队...

Bluesky正在构建一种可扩展的社交网络。说起如何实现这种快速可扩展性,那肯定是在大型科技巨头有过从业经历的人才,比如2000年代初的谷歌工程师、2000年代中和2010年代初期的Facebook工程师,还有2010年代的Netflix工程师等等。然而,Bluesky最初招聘的几位工程师都跟这些完全不沾边。创始工程师Paul...

开源CodeIt:具有优先后见之明重放的自我改进语言模型 for ARC

我们介绍了一种新颖且可扩展的自我改进语言模型方法,CodeIt,它使用优先事后回放。与符号和神经基线相比,CodeIt在抽象与推理语料库(ARC)上达到了最先进的性能,解决了400个评估任务中的59个。消融实验表明,事后重标记导致样本效率提高,性能提高了40%。我们还发现,在训练期间优先考虑重要经验可以减轻灾难性遗忘。

AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...

TensorLog[Cohen等人,2017]和DeepProbLog(DPL)[Manhaeve等人,2021]开创了将概率逻辑编程语言(例如,ProbLog[Dries等人,2015])与可微推理扩展的想法。Scallop最初在[Huang等人,2021]中提出,通过使用Datalog而不是Prolog并放宽其精确的概率语义来提高DPL的可扩展性。我们在[Huang等人,2021]的基础上,通过扩展其表达能力、...

魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范

为增强输出结果的可解释性,法律大语言模型通常采用检索增强生成的策略(www.e993.com)2024年11月25日。该策略通过提供先验知识作为输入的上下文来增强大型语言模型的输出。具体而言,检索增强生成首先从法律知识库中检索出与提问相关的文本片段,然后大语言模型结合这些检索到的文本片段生成更准确和相关的回答。在这一方法中,构建一个高质量的法律知识库至...

英伟达开源 Nemotron-Mini-4B-Instruct 小语言模型

Nemotron-Mini-4B-Instruct以其强大的架构著称,确保了高效性与可扩展性。该模型的EmbeddingSize(决定了转化后的向量的维度)尺寸为3072,多头注意力(Multi-HeadAttention)为32个,MLP中间维度为9216,在处理大规模输入数据集时,仍能以高精度和相关性作出响应。

2024年6月计算机视觉论文推荐:扩散模型、视觉语言模型、视频生成等

虽然传统方法依赖于卷积U-Net架构,但最近基于transformer的设计已经展示了卓越的性能和可扩展性。然而,对输入数据进行标记化(通过“补丁化”)的Transformer体系结构面临着视觉保真度和计算复杂性之间的权衡,这是由于涉及标记长度的自注意力操作的二次性质。虽然更大的补丁尺寸可以提高注意力计算效率,但它们难以捕捉细粒度...

五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了

标记并行:利用技术如推测执行来并行生成多个标记,而非传统的顺序方式。通过这些策略,综述旨在展示如何在实际应用中高效部署大型语言模型,同时考虑资源限制和性能需求。5.大型语言模型的系统设计:优化与应用该综述探讨了如GPT系列的大型语言模型在系统设计方面的关键策略,特别是在资源受限环境中的高效推断。

大语言模型的可信之路:TrustLLM全面揭秘

首先,现有的认证机器学习方法的可扩展性受限。例如,在最新的神经网络验证比赛中,评估的最大网络(拥有数百万参数)的规模远??于目前使用的LLM模型。其次,实际认证通常涉及使用专??的方法对模型进行重新训练,这对于LLMs来说成本过高。第三,对于自然语言的处理,用数学模型来建模认证规范是极具挑战性的——...