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大模型与生成式大模型的区别 什么是生成式大模型
，生成式AI或许说AIGC的实质是一种基于概率散布的数据表征技术，最近一段期间不时在做AIGC，人工智能生成内容，方面的运行，而AIGC属于生成式AI的范围；刚开局只是把这些生成式AI拿上来用一下，但随着对大模型了解的加深，突然发现生成式......
Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
中科大提出UniMEL框架
多模态实体链接的关键性与应战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是常识图谱畛域中的一项基础义务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到常识库中的实体，随着社交媒体和互联网的开展，文本和视觉的多模态性......
一款由常识图谱引擎驱动的翻新Agent框架
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的翻新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业常识载体，驱动的全新Agent框架，协同应......
LLM的数数才干有多弱 一个意想不到的罪魁祸首
大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读，上方是本期感觉比拟无心思的论文，1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提醒被窃取的面前1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你......
等 Attention Cache vAttention KV PagedAttention 优化 计算和 LLM 推理的
最近，SGLang惹起了宽泛关注，发生了许多，SGLang吊打vLLM和TRT，LLM，的舆论，不得不说，SGLang确实是一项十分杰出的上班，与此同时，vLLM的性能疑问和TRT，LLM的易用性疑问也广受诟病，但是在实践运行中，咱们依然须......
等 LLM KV 的最新上班 Cache 6 PyramidInfer 和 MiniCache 种优化
一、背景在LLM推理中，经常会驳回KVCache来缓存之前Token的两边结果，以清楚缩小重复计算，从而降落自回归生成中的提前，但是，KVCache的大小与序列长度成正比，在解决长序列时会面临极大的应战，尤其许多模型开局允许几百K甚至几M的......
HybridLLM 混合模型 推理老本的新思绪 LLM RouterLLM 等优化
一、背景本文中咱们继续引见一种LLM推理优化相关的上班，经过路由的模式组合多个模型；其与投机采样相似，经过多个不同规模和性能的模型组合来降本增效，但是又有实质的区别，投机采样在一个Query内会重复调用大小模型，而路由模式在调用之前曾经确定......
个 怎么在 #AIGC翻新先锋者征文大赛# H100 上训练模型 GPU 10k
，本文正在介入AI.x社区AIGC翻新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html作者，SoumithChintala编译，岳扬我的朋友FrancoisFleuret提出了上述疑问，我迅速总结了一些在大......