8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
神经网络灵感来源于人脑的神经系统,是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型,模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递,通过训练数据来学习复杂的模式和关系。神经网络有很多层,它们通过层层的神经元连接构建模型,连接传递信息,用于解决各种复杂的问题,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。B端产品经理的能力模型与...
大模型算力推演优化实战
1、神经网络RNN本身是按照序列顺序处理句子的,Transformer模型用Attention取代了RNN,它对数据的处理是同时并行处理,不包含时序信息2、时序不同的句子含义会有很大不同第四步:Transformer层将处理后的Input输入神经网络+attention注意力模型进行处理:第五步:Softmax将多个神经元的输出映射到(0,1)...
芮勇:应用大模型的服务层应做好场景化、轻量化、类脑化
芮勇表示,在大模型生态结构层次中,有算力层、平台层、模型层、服务层和应用层。如果下一个巨大的爆发期不是在建大模型,而是应用大模型,那么服务层将变得非常重要。他认为,服务层应该做好三个“化”:场景化、轻量化、类脑化。以下为演讲实录:非常高兴有机会跟大家进行交流。15分钟很短,我就分享一个观点。我...
大模型通用层故事基本结束了,应用层机会就会多吗?
那么大模型是什么呢?ChatGPT—4回答大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型,其巨大的数据和参数规模,实现了智能的涌现,展现出类似人类的智能。大模型应用效果的基础是高质量的训练数据,这对业务领域训练数据的准备,尤其是认知场景训练数据的准备提出了更高的要求。所以重点来了,需要高质量的...
到底什么是语义通信?
更多的系统模型,是基于知识库的。系统模型的性能和准确率,高度依赖于知识库。知识库就有点像密码本。如果两端的知识库不一致,那么,语义通信是无法正常工作的。知识库又不像密码本那样,内容固定且形式单一。知识库由很多的语义知识图谱组成,分为多个层级,可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行...
综述|大模型时代,对话系统的演进和机会,港中大华为联合发布
如上图所示,CNN,LSRM,GRU在这个阶段是绝对的主流语言模型,大家尝试不同的模型结构,不同的训练目标,去解决相较于上一个阶段更加复杂的任务和场景,比如多领域,交叉领域,低资源等等(www.e993.com)2024年8月5日。但是NLM有一个显著的缺点,他的参数本身不带有任何的额外信息,从而在这个阶段,各个任务,领域之间的壁垒还是比较明显的,往往需要高...
从大语言模型到大流程模型,生成式AI带来的BPM范式转变
他们将基础模型定义为一种在大量原始数据基础上通过无监督学习训练而成的AI神经网络,可适应各种任务,并把transformer模型、大型语言模型和其他仍在构建的神经网络都归入到这个被他们称之为基础模型的重要新类别中。基础模型是在广泛数据集上训练的,这些数据集可以在很大程度上进行调整,使得只需非常小的训练样本集就可以...
IMRD 结构,实证性论文的通俗易懂讲解,通俗易懂的方式
在结构中,将问题(1)(2)的答案对调一下,然后合并,形成引言的第一个部分,称之为研究背景;将问题(3)(4)的答案合并,称之为研究现状;将(5)作为第三个部分,即研究思路。具体来说:(1)研究背景——现实或理论中存在一个什么问题,值得研究。首先从宏观上介绍背景情况,突出形势的严峻性;其次点出...
半路杀出个程咬金!奇瑞联手科大讯飞:全球最早大模型上车
星火大模型采用了Transformer神经网络结构,这是一种在自然语言处理领域被广泛应用的神经网络结构。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer可以直接处理整个句子或段落,而不需要分段或分句处理。这种结构的优点是可以更好地处理长文本序列,避免了传统RNN和CNN在处理长序列时出现的梯度消失和梯度...
芜湖起飞!两个安徽老乡握手,1700亿参数大模型上车,“超过ChatGPT!”
星火大模型采用了Transformer神经网络结构,这是一种在自然语言处理领域被广泛应用的神经网络结构。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer可以直接处理整个句子或段落,而不需要分段或分句处理。这种结构的优点是可以更好地处理长文本序列,避免了传统RNN和CNN在处理长序列时出现的梯度消失和梯度...