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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎(chǔ)模型支撐AI產(chǎn)業(yè)應用邏輯已經(jīng)被證明實用性，AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案；各自各樣參數(shù)不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布，大模型已經(jīng)成為整個AI 界追逐的寵兒，AI大模型有效果好、泛化性強、研發(fā)流程標準化程度高等特點。
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在思維鏈（CoT）提示的幫助下，大語言模型（LLMs）展現(xiàn)出強大的推理能力。然而，思維鏈已被證明是千億級參數(shù)模型才具有的涌現(xiàn)能力。
探索設(shè)計稿自動生成Flutter代碼的技術(shù)方案
作者：京東物流 冷先鋒 近年來，隨著人工智能和大模型技術(shù)的發(fā)展，設(shè)計稿（UI視圖）自動生成代碼的技術(shù)也在不斷進步。本文將探討幾家知名企業(yè)在這一領(lǐng)域的探索...
Agent應用實戰(zhàn)：從廣告智能助手落地到平臺化賦能
前言 自2022年底ChatGPT發(fā)布以來，大模型成為非常火爆的話題。如何在生活和工作中把大模型用的更好、更具價值，業(yè)界一致認為Agent是其中一個重要...
利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)（上）
向量數(shù)據(jù)庫是一組高維向量的集合，用于表示實體或概念，例如單詞、短語或文檔。向量數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)實體或概念的向量表示來度量它們之間的相似性或關(guān)聯(lián)性。
2024-02-22 標簽：數(shù)據(jù)庫大模型 2.3k 0
大模型時代AI芯片必備HBM內(nèi)存已是業(yè)內(nèi)共識，存儲帶寬也成為AI芯片僅次于算力的第二關(guān)健指標，甚至某些場合超越算力，是最關(guān)鍵的性能指標，而汽車行業(yè)也開始...
如何充分挖掘預訓練視覺-語言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學習能力
因此，合適的prompt對于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明，prompt的微小差別，可能會造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計prompt做出了各種...
2022-10-19 標簽：模型數(shù)據(jù)集Clip 2.3k 0
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉(zhuǎn)化為適合在受限移動設(shè)備上存儲的緊湊版本。此外，它還可以優(yōu)化模型以實現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和最小的延遲，或在這些目標之間取得平衡。
2023-09-26 標簽：模型數(shù)據(jù)集nlp 2.3k 0
大模型是一個實驗工程，涉及數(shù)據(jù)清洗、底層框架、算法策略等多個工序，每個環(huán)節(jié)都有很多坑，因此知道如何避坑和技術(shù)選型非常重要，可以節(jié)省很多算力和時間。
答案是不會。原因是LLM作為語言模型，它的注意力機制是一個單向注意力機制(通過引入 Masked Attention實現(xiàn))，模型在第一輪對話的輸出跟輸入...
多任務微調(diào)框架MFTCoder詳細技術(shù)解讀
MFTCoder具備高效訓練特征，包括提供高效的數(shù)據(jù)Tokenization模式和支持PEFT微調(diào)，能有效提升微調(diào)訓練速度并降低對資源的需求。
當AI大模型有條不紊地進行信息極速處理和海量數(shù)據(jù)存儲，當掃地機器人每天合理規(guī)劃清潔任務并精準定時清掃，當無人機在復雜環(huán)境中高效完成精確飛行和導航定位，當...
大模型或者句向量在訓練時，使用的語料都是較為通用的語料。這導致了這些模型，對于垂直領(lǐng)域的知識識別是有缺陷的。它們沒有辦法理解企業(yè)內(nèi)部的一些專用術(shù)語，縮寫...
2023 年，生成式 AI 如同當紅炸子雞，吸引著全球的目光。當前，圍繞這一領(lǐng)域的競爭愈發(fā)白熱化，全球陷入百模大戰(zhàn)，并朝著千模大戰(zhàn)奮進。在這場潮流中，A...
拜登政府加碼對華芯片限制，AI筆記本電腦市場面臨新挑戰(zhàn)
中國商務部對此表示反對，認為美方濫用出口管制措施，破壞市場規(guī)則和國際貿(mào)易秩序。當前，各大PC廠商正積極研發(fā)AI功能的筆記本電腦，如微軟的Surface系...
在當今的智能制造業(yè)中，智能化和數(shù)字化的發(fā)展已經(jīng)成為制造業(yè)的主要趨勢。隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，智能制造的智慧工廠已經(jīng)成為制造業(yè)的一個重要...
2024-01-26 標簽：物聯(lián)網(wǎng)AI智能制造 2.2k 0
高分辨率遙感圖像已經(jīng)成為復雜變化檢測的有力工具。然而，在復雜場景中執(zhí)行穩(wěn)健的變化檢測仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。變化檢測聚焦“非語義變化”中的“有效變化”，即...
現(xiàn)有方法往往是：用一個2D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征；用一個3D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取點云特征；然后根據(jù)pixel-to-point對應關(guān)系真值通過Metric...
然而，盡管它們的能力令人印象深刻，但它們并非無懈可擊。這些模型可能會產(chǎn)生誤導性的 “幻覺”，依賴的信息可能過時，處理特定知識時效率不高，缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深...
中科大提出：LLMs的個性化綜述，詳述大模型與個性化的挑戰(zhàn)與機遇
因此，我們認為現(xiàn)在是時候?qū)徱晜€性化服務的挑戰(zhàn)以及用大型語言模型來解決它們的機會了。特別是，我們在這篇展望性論文中專門討論了以下幾個方面：現(xiàn)有個性化系統(tǒng)的...
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