Efficient 公司雄心勃勃:全新 AI 处理器设计可实现功耗不变,性能...

IT之家5月23日消息,高效能计算机公司(EfficientComputer)今年3月完成了1600万美元(IT之家备注:当前约1.16亿元人民币)的种子轮融资之后,声称要在1年内构建从编译器到硅芯片的全新技术栈。该公司的方法是创造一种“通用的、后冯-诺依曼时代的处理器设计,不仅易于编程,而且能效极高”。Efficient...

通向AGI之路|人工智能史上最重磅的19篇论文,系统展示AI如何从象牙...

2023Llama:Openandefficientfoundationlanguagemodels《Llama:开放高效的基础语言模型》(2023)HugoTouvron,ThibautLavril,GautierIzacard,XavierMartinet,Marie-AnneLachaux,TimothéeLacroix,BaptisteRozière,NamanGoyal,EricHambro,FaisalAzhar,AurelienRodriguez,ArmandJoulin,Edo...

永续发展与环境部长傅海燕:新加坡精细化管理“食物垃圾”

MrLiangEngHwaaskedtheMinisterforSustainabilityandtheEnvironment(a)whethermorecanbedonetofurtherreducetheamountoffoodwastegenerated;and(b)whethertheinfrastructureandecosystemtotreatandrecyclefoodwastehavebeenefficientsofar.MsGraceFuHaiYien:F...

Science:浙江大学林世贤团队报道稀有密码子重编码技术

在这项研究中,研究团队首先指出遗传密码扩展技术(GeneticCodeExpansion,GCE)中非天然氨基酸的低效率编码是翻译释放因子的强劲竞争所致。因此可通过使用有义密码子替换终止密码子用于编码非天然氨基酸,来规避翻译释放因子的竞争。而有义密码子的冗余性为重新分配简并密码子用于编码新的氨基酸提供了操作空间。且在61种有...

2024年5月第四周LLM重要论文总结

1、MoRA:High-RankUpdatingforParameter-EfficientFine-Tuning低秩适应是一种流行的、用于大型语言模型的高效微调方法。论文分析了在LoRA中实现的低秩更新的影响。发现表明,低秩更新机制可能限制了LLMs有效学习和记忆新知识的能力。受此启发提出了一种名为MoRA的新方法,该方法采用正方形矩阵实现高秩更新,同时保...

高瓴人工智能学院师生论文被国际学术会议 ACL 2024 录用

论文题目:PrototypicalRewardNetworkforDataEfficientModelAlignment作者:张静涵,王希廷,靳轶乔,陈畅与,张鑫浩,刘鲲鹏通讯作者:王希廷,刘鲲鹏论文概述:从人类反馈中强化学习(RLHF)时,获取人类反馈的成本往往较高(www.e993.com)2024年11月25日。本文提出了一种基于原型网络的奖励模型,可以利用更少的人类反馈使大语言模型(LLMs)更快与人...

一文读懂主流领先的 SLM(小型语言模型)

3、Efficientarchitecture(高效架构)此外,研究人员还在不断探索专为SLM设计的新型架构。这些架构方案着眼于优化SLM在性能和效率方面的表现,力求在有限的资源条件下,最大化SLM的计算能力和应用价值。相比一般的通用型架构,这些专属的SLM架构能够更好地发挥其优势,进一步推动SLM在边缘计算、嵌入式设备等场...

世界水质联盟在水资源保护中的实践原则支柱

·高效的紧急应对能力(AnefficientEmergencyResponseCapacity)紧急应对能力是指社区、组织或个人应对水相关危机或紧急情况的能力、资源和方法。这包括配备适当的人员、资源和培训,以满足形势的需要。还需要建立一个能够及时向受影响方传达适当信息的系统。应急响应能力应优先考虑参与者的安全,并努力将危机的影响降至...

NeurIPS 2023精选回顾:大模型最火,清华ToT思维树上榜

论文题目:QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs论文地址:httpsopenreview/pdf?id=OUIFPHEgJU这篇论文提出了QLoRA,这是LoRA的一种更省内存但速度较慢的版本,它使用了几种优化技巧来节省内存。总体而言,QLoRA使得在对大型语言模型进行微调时可以使用更少的GPU内存。

万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?

如果不进行翻译,LLM给出的嵌入提供了基于本体的分类所无法提供的高语义粒度。这种特异性对于任何研究者在记录与特定实验直接相关的不同结果时都极为宝贵,因为它使得在与特定实验直接相关的分类方式上具有灵活性。举一个简单的假设性例子,人们可以(1)从通过文本记录的注释标签或其他实验变量生成语义嵌入,(2)从目标本...