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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎模型支撐AI產業應用邏輯已經被證明實用性，AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案；各自各樣參數不一、面向不同行業、面向不同任務的“大模型”也陸續發布，大模型已經成為整個AI 界追逐的寵兒，AI大模型有效果好、泛化性強、研發流程標準化程度高等特點。
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感知算法升級是L2級向L 3級智能駕駛系統跨越的關鍵。與傳統2D+CNN算法相比，BEV+ Transformer算法優勢體現在： 1）感知輸出信息...
近期，openEuler A-Tune SIG在openEuler 23.09版本引入llama.cpp&chatglm-cpp兩款應用，以支持...
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個主流測試基準中，我們的模型在單源和多源場景下的性能都明顯優于SO...
vLLM是一個開源的大模型推理加速框架，通過PagedAttention高效地管理attention中緩存的張量，實現了比HuggingFace Tra...
深度學習模型部署與優化：策略與實踐；L40S與A100、H100的對比分析
隨著生成式AI應用的迅猛發展，我們正處在前所未有的大爆發時代。在這個時代，深度學習模型的部署成為一個亟待解決的問題。盡管GPU在訓練和推理中扮演著關鍵角...
目前最新的第四代至強 可擴展處理器的單顆CPU核數已經增長到最高60核。而在數據訪問速度上，各級緩存大小、內存通道數、內存訪問速度等都有一定程度的優化，...
在實踐中，主做視覺算法的公司和主做語音算法的公司在做方案的時候各自有側重點，不一定能完全根據主機廠的意愿來優化。假如提供視覺算法的供應商把結果優化地很好...
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉化為適合在受限移動設備上存儲的緊湊版本。此外，它還可以優化模型以實現更快的執行速度和最小的延遲，或在這些目標之間取得平衡。
其中最后一個表示監督信號是從圖像本身中挖掘出來的，流行的方法包括對比學習、非對比學習和masked image建模。在這些方法之外，文章也進一步討論了多...
在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型實戰（3B模型Mac M2解碼可達26tokens/s） 中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要...
為什么transformer性能這么好？Transformer的上下文學習能力是哪來的？
為什么 transformer 性能這么好？它給眾多大語言模型帶來的上下文學習 (In-Context Learning) 能力是從何而來？在人工智能領...
聽圖森CTO王乃巖淺談從L2到L4商用車自動駕駛中的規模化、可靠性與成本
算法冗余：針對單點算法失效的問題，圖森未來將整車運行的算法分成兩大類，即Data driven算法和Principle based算法；Data dri...
文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內容都能用到。
數據標注（Data Annotations）是指對收集到的、未處理的原始數據或初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等類型的數據進行加工處理，并轉換為機器...
大模型時代，安全問題不容小覷。但如果把大模型比作孫悟空，那 NVIDIA NeMo Guardrails 就是“安全護欄”，可以輕松的為基于 LLM 的...
6G作為下一代移動通信技術，正在成為全球范圍內通信行業的重要研究熱點。6G內生AI架構，將人工智能與無線網絡緊密結合，有望為未來的通信帶來革命性的改變。
大模型是一個實驗工程，涉及數據清洗、底層框架、算法策略等多個工序，每個環節都有很多坑，因此知道如何避坑和技術選型非常重要，可以節省很多算力和時間。
大模型訓練為什么不能用4090顯卡，GPU訓練性能和成本對比
為什么？一般有 tensor parallelism、pipeline parallelism、data parallelism 幾種并行方式，分別在模...
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