CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习...
在能源需求增长和「碳中和」目标期限逼近的双重压力下,低碳、甚至是零碳排放的清洁能源应用是大势所趋。近年来,具有零碳排放发电潜力...
但是由于缺乏大型且整合的公开时间序列数据,所以在时间序列数据上预训练大型模型具有挑战性。为了应对这些挑战,MOMENT团队整理了一个...
在工业化飞速发展的大环境下,地球正面临着一个严峻而急迫的问题一一过度的二氧化碳排放。二氧化碳就像是一层无形的厚茧裹住了人类赖以...
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的...
最近时间序列预测预测领域的最新进展受到了各个领域(包括文本、图像和语音)成功开发基础模型的影响,例如文本(如ChatGPT)、文本到图...
2023 年 5 月,天津市津南区八里台镇凤锦庭院的业主「胆战心惊」,从远处看,自己家 25 层高的楼房「好像歪了」。更让业主们恐慌的是,...
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中,我们将解释LoRA本身的基本概念,然后...
如今,大模型、AIGC、AGI 等概念的热潮一浪高过一浪。除了暗中内卷的科技大厂之外,在技术、供应链、产业生态等方面都拥有高壁垒的英伟...
处理单一任务是强化学习的基础,它的目标是在不确定的环境中采取最佳行动,产生相对于任务的最大长期回报。但是在多代理强化学习中,因...
左图右图 prompt 基本是一样的,差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到,一词之差,回答质量天壤之别。为了获得理想的模型...
学习速率为什么会迁移?本研究试图从理论上解释MuP超参数传递的成功之处。根据其创作者的说法,训练损失的Hessian矩阵的最大特征值不受...
人流移动模拟 (Crowd Simulation) 是在特定情境中模拟大量人员移动的过程。这项技术主要应用于计算机游戏、城市规划、建筑设计以及交通...
通过量化可以减少大型语言模型的大小,但是量化是不准确的,因为它在过程中丢失了信息。通常较大的llm可以在精度损失很小的情况下量化到...
Adreno™ GPU 可以加速复杂几何图形的渲染,在提供高性能图形和丰富的用户体验的同时拥有很低的功耗。
大语言模型 (Large Language Models, LLMs) 在不同领域都表现出了优异的性能。然而,对于非AI专家来说,制定高质量的提示来引导 LLMs 是...
从孩童的咿呀学语,到青年时期聊不完的少年心事,进而人到中年,耳边既有父母长辈的叮咛关切,也有生活压力一刻不停的催促……细细回想,...
GitHub CoPilot拥有超过130万付费用户,部署在5万多个组织中,是世界上部署最广泛的人工智能开发工具。使用LLM进行编程辅助工作不仅提高...
人工智能 (AI)是近年来发展最快的领域之一,其在科研领域显示出巨大潜力与争议。AI 可以通过自动化分析和处理数据,提高研究效率、减少...
MQA 是 19 年提出的一种新的 Attention 机制,其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。在大语言模型时代被广泛使用...