华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

这些小模型,除了通过RAG或者微调生成的模型、也包括大模型蒸馏后的小模型,即用大模型生产数据去训练出的模型,以及对大模型裁剪、压缩、剪枝后的模型。他们都有一个共同点:起点和核心价值仍在大模型上。除了上述这些之外,产业实践中也还存在以下类型的小模型:基于非GPT、或非Transformer架构的模型网络,如BERT、CNN...

大模型时代(2):大模型的基本原理详解

蒸馏(Distillation):通过教师-学生框架,将大型模型的知识迁移到小型模型中,从而实现模型压缩。八、模态融合(MultimodalFusion)定义:模态融合是指将多种不同类型的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起,以增强模型的表现力。这对于处理复杂的多模态任务非常有用。方法:特征级融合:将不同模态的特征向量拼接在一...

知识蒸馏:解锁大模型的智慧密码

常见的针对BERT模型的知识蒸馏模型有DistilledBiLSTM,DistilBERT,TinyBERT等。TinyBERT也被分为两个阶段:Generaldistillation(Pre-training阶段),使用大规模无监督的数据,帮助student网络TinyBERT学习到尚未微调的teacherBERT中的知识,有利于提高TinyBERT的泛化能力。Task-specificdistillation(Fine-tuning阶段),使用...

一文读懂主流领先的 SLM(小型语言模型)

通过精心设计的蒸馏过程,SLM可以在保持良好性能的同时,大幅降低模型的复杂度和资源占用。2、模型修剪(Pruning)和量化(Quantization)技术修剪可以去除模型中不太重要的部分,从而减小模型的整体尺寸;而量化则可以降低参数的精度,进一步压缩模型的存储空间和计算开销。这两种技术结合使用,能够有效地压缩SLM的规模,从而使其...

大语言模型在我国商品期货市场的应用

Bert-base-chinese:该模型是huggingface团队开源的中文语料下按照BERT论文预训练的模型,采用Transformer(一种基于自注意力机制的深度神经网络模型)网络来建立双向预训练模型。Chinese-roberta-wwm-ext:该模型是哈工大与科大讯飞研究院联合实验室开源在中文语料下采用全词遮掩(WholeWordMasking,WWM)方法进行掩码的稳健优化...

在ICLR 2024,看见中国大模型的力量

这相当于将BERT的填空功能与GPT的生成能力相结合,通过自回归的方式做“完形填空”(www.e993.com)2024年11月19日。因此,在某些任务,GLM-130B的性能能超过GPT-3。此外,智谱的大模型技术团队还认为,人类大脑具有多模态的感知与理解能力,以及短期和长期记忆能力以及推理能力的组合。因此,视觉语言模型(VLM)也是通往AGI不可缺少的一环。

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

这些深度神经网络范式通过模仿经典力学的原理,如能量守恒、动量守恒和对称性,来提高网络模型的泛化能力和可解释性。通过这种方式,物理学不仅为我们提供了理解自然界的框架,还为人工智能的发展提供了新的工具和方法。三、受电磁学启发的AI模型电磁学是研究电磁场的产生、传播和相互作用的物理学分支。在人工智能领域,...

大型语言模型的模型压缩与高效推理:综述

为了更好地展示这些方法,我们进一步将参数约为十亿或更少的语言模型,如BERT、GPT2,称为中等模型,尽管它们通常被视为大型语言模型。参数超过十亿的模型,如LLaMA、Claude、ChatGPT等,保持大型语言模型的名称。原因是中等模型受上述两个挑战的影响较小,即中等模型相对容易进行微调,展示较少的突现能力。结果,许多针对中等...

苹果(AAPL.US)智能手机在华份额重返前5! iPhone16有望掀起新一轮...

制造商们力争通过云计算和边缘计算结合，某些复杂的AI处理在云端完成，而实时或敏感的轻量型任务在本地处理，以及探索使用模型剪枝、量化和知识蒸馏以及以及轻量化架构(如MobileNet、TinyBERT等)等前沿技术减少大模型的实际规模和计算需求，使其适合在训练/推理算力资源大幅受限的智能手机、PC等应用设备终端顺利运行强大的...

...| 潞晨科技创始人兼董事长尤洋:AI时代,中国在行业大模型上有更...

低延时推理系统的作用是减少模型推理速度慢带来的延时感。为解决这一问题,我们采用了包括内存管理、张量并行技术,以及剪枝蒸馏等一系列优化技术,从整体的部署方式和模型本身的优化两方面下手,最大化加速模型推理。Colossal-AI通过以上技术,使用户能够最大限度地提高人工智能部署的效率,同时大幅降低成本。