100 个网络基础知识
有7个OSI层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。3)什么是骨干网?骨干网络是集中的基础设施,旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。4)什么是LAN?LAN是局域网的缩写。它是指计算机与位于小物理位置的其他网络设备之间的连接。5)什么是节点?节...
大模型时代(2):大模型的基本原理详解
多层结构:GPT模型通常包含多个Transformer层,增强了模型的表达能力。T5(Text-to-TextTransferTransformer)统一框架:将不同任务(如文本分类、问答、摘要等)统一处理为文本到文本的转换问题,简化了模型的设计和训练流程。多任务学习:通过多任务学习,模型可以在多个任务之间共享信息,进一步提高模型的泛化能力。二...
芯报丨智能驾驶科技公司地平线在香港正式开启招股
这款名为“LesMinistraux”的新模型系列可用于多种应用场景,既可以用于基本的文本生成,也可以与更强大的模型协作完成任务。(每日经济新闻)??光子初创公司Lightmatter融资4亿美元当地时间10月16日,致力于开发数据中心网络芯片光子技术的初创公司Lightmatter表示,已在D轮融资中筹集了4亿美元,估值达44亿美元。新投资...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
(1)一种是基于链的扩展路线,和EVM的二层很类似,是区块链结构。(2)一种是基于分布式的路线,以闪电网络为代表,是分布式结构。(3)还有一种是基于中心化系统的路线,以中心化索引为代表,是中心化的结构。前两种方式都很有特点,已经有一些在使用的产品和探索中的产品。对于第一种方式,因为有了以太坊的蓬勃发...
如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构
第一种是Encoder-Decoder类型。该类型完整遵循了原始Transformer结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻Google的Gemini模型就采用了该架构。第二种是Encoder-Only类型。只包括左边的Encoder部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
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
结果显示,提取出的特征中,只有那些对应于单个token的特征是可解释的,而其他特征都无法解释(www.e993.com)2024年10月23日。因此研究者得出结论——随着学习的进行,模型在其激活中创造了比数据集中的token分布更丰富的结构。我们能从特征中学到什么可解释AI的最终目的是理解神经网络,而将模型分解为特征只是实现这一目标的手段。研究者对特征的“现...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
Mixtral8x22B是MistralAI推出的最新款混合专家(MoE)模型,其发布时采用了宽松的Apache2.0开源许可证。这个模型类似于2024年发布的Mixtral8x7B,其背后的关键思路是将Transformer架构中的每个前馈模块替换成8个专家层。对于MoE,这里就不多用篇幅解释了,不过作者在今年的一月研究盘点中介绍Mix...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和偏差(bias)的总和,从官方发布的报告(httpsstorage.googleapis/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf)来看,所有参数总和应该是85亿(Table2中嵌入层参数+非嵌入层参数),这里的7b命名可能也是考虑到与差不...
模型融合、混合专家、更小LLM,几篇论文看懂2024年LLM发展方向
Logit是指模型最终层生成的原始输出值。这些logit表示LLM的每个可能的输出token的非归一化分数,之后这些分数会通过softmax等函数转换成概率。代理调优图示为了更清晰地说明这一概念,我们可以假设我们想要提升大型目标模型M1(比如Llama270B)的目标函数结果。该过程涉及两个较小的模型:一个小型基础...
有道2023Q4财报会周枫谈大模型变现:聚焦现有业务革新及独立应用
我们基本上聚焦两个方向:一个是对现有业务和产品的改进,一个是推出全新的产品。(1)对现有产品的改进:子曰大模型已经推动了我们产品的许多关键功能,带来了产品销售或订阅收入的上涨。第一,通过智能硬件。我们的方向越来越明晰。大模型的一些特性已经成为硬件产品的主要卖点。例如,语法精讲、单词精讲从去年开始成为...