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在人工智能領域，LLM代表“大型語言模型”。在人工智能（AI）領域自然語言處理（NLP）是一個快速進展的領域。NLP中最重要是大語言模型（LLM）。大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種基于機器學習和自然語言處理技術的模型。
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NVIDIA TensorRT-LLM 是一個專為優(yōu)化大語言模型 (LLM) 推理而設計的庫。它提供了多種先進的優(yōu)化技術，包括自定義 Attention...
移植Mediapipe LLM Demo到Kotlin Multiplatform
在今年的廈門和廣州 Google I/O Extended 上，我分享了《On-Device Model 集成 (KMP) 與用例》。本文是當時 Dem...
Arm KleidiAI助力提升PyTorch上LLM推理性能
生成式人工智能 (AI) 正在科技領域發(fā)揮關鍵作用，許多企業(yè)已經(jīng)開始將大語言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側的應用中。生成式 AI 的引入也使得許多...
? 作者：Sebastian Raschka 博士， 翻譯：張晶，Linux Fundation APAC Open Source Evangelist...
如何在 OrangePi 5 Pro?的?NPU?上運行?LLM
在OrangePi5Pro上訪問NPU需要安裝最新版Ubuntu的定制版本，還需要安裝特殊軟件，讓你能在NPU而不是CPU上運行專門轉換的LLM。整個過...
本文通俗簡單地介紹了什么是大模型、大模型是怎么訓練出來的和大模型的作用。 ? 什么是大模型 大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的時候...
視覺語言模型（VLM）通過將文本和圖像投射到同一個嵌入空間，將基礎大語言模型（LLM）強大的語言理解能力與視覺 transformer（ViT）的視覺能...
本文將分享 TensorRT-LLM 中低精度量化內(nèi)容，并從精度和速度角度對比 FP8 與 INT8。首先介紹性能，包括速度和精度。其次，介紹量化工具 ...
2024-11-19 標簽：數(shù)據(jù)NVIDIA模型 264 0
大模型由于其在各種任務中的出色表現(xiàn)而引起了廣泛的關注。然而，大模型推理的大量計算和內(nèi)存需求對其在資源受限場景的部署提出了挑戰(zhàn)。業(yè)內(nèi)一直在努力開發(fā)旨在提高...
OpenVINO 2024.4持續(xù)提升GPU上LLM性能
本次新版本在整個 OpenVINO 產(chǎn)品系列中引入了重要的功能和性能變化，使大語言模型 （LLM） 的優(yōu)化和部署在所有支持的場景中更容易、性能更高，包括...
VILA與其他模型在提供邊緣AI 2.0方面的表現(xiàn)
VILA 是 NVIDIA 研究部門與麻省理工學院共同開發(fā)的高性能視覺語言模型系列。最大的模型約有 400 億參數(shù)，最小的模型約有 30 億參數(shù)，并且完...
作者：京東科技 賈世聞 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術在AI生態(tài)系統(tǒng)中扮演著至關重要的角色，特別是在提升大型...
NVIDIA Nemotron-4 340B模型幫助開發(fā)者生成合成訓練數(shù)據(jù)
Nemotron-4 340B 是針對 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 優(yōu)化的模型系列，該系列包含最先進的指導和獎勵...
LangChain是一個強大的框架，旨在幫助開發(fā)人員使用語言模型構建端到端的應用程序。它提供了一套工具、組件和接口，可簡化創(chuàng)建由大型語言模型 (LLM)...
生成式 AI 正在被應用程序設計人員快速地使用著。這不僅體現(xiàn)在使用來自商業(yè)云服務模型的傳統(tǒng)REST API形式上，而且還發(fā)生在客戶端和邊緣。越來越多的數(shù)...
深入研究檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)，該創(chuàng)新方法定義了企業(yè)和機構如何利用大語言模型(LLM)...
LLM（大型語言模型）大模型推理加速是當前人工智能領域的一個研究熱點，旨在提高模型在處理復雜任務時的效率和響應速度。以下是對LLM大模型推理加速關鍵技術...
TaD：任務感知解碼技術（Task-aware Decoding，簡稱TaD），京東聯(lián)合清華大學針對大語言模型幻覺問題提出的一項技術，成果收錄于IJCA...
近日，Dify全面接入了Perf XCloud，借助Perf XCloud提供的大模型調用服務，用戶可在Dify中構建出更加經(jīng)濟、高效的LLM應用。
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