大模型的提醒工程 提醒是对程序的搜查
Google钻研员FrançoisChollet是一位在机器学习和深度学习畛域具备关键影响力的一线工程师，他以创立盛行的开源机器学习库Keras而知名，同时也是盛行的机器学习实战书籍，DeepLearningwithPython，经常使用P......
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......
是如何预计与剖析模型计算量的 OpenAI
当天看到OpenAI前些年颁布的一个模型计算量的剖析，觉得很有价值，有需求的人童鞋可以看一下，内容如下，自2012年以来，最大规模AI训练运转中经常使用的计算量呈指数级增长，翻倍时期为3.4个月，相比之下，摩尔定律的翻倍期为2年，自2012......
普林斯顿大学提出首个基于MoE的稠密时序预测大模型 参数量裁减到2.4billion
当天给大家引见一篇普林斯顿大学提出的期间序列大模型上班，是首个基于MoE的百万级别参数期间序列大模型，将时序大模型参数量裁减到2.4billion的水平，在多个数据集上取得了清楚优于其余期间序列大模型的成果，论文题目，TIME，MOE，BI......
13B和65B等面前的要素是什么 大模型参数量都是7B
不知道大家有没有留意到如今大模型百花齐放，然而模型参数大小却十分分歧，基本都是7B，13B，65B等，那么，为什么被设计成这么大呢，网络上有很多解释，笔者联合自己的了解，分享其中或者的要素，最间接的就是历史传承，由于最后OpenAI在就是这......
基于MoE的通用图像融合模型 减少2.8%参数成功多项义务
图1不同融合义务的源图像对融合结果的主导强度变动钻研背景与动机图像融合的目标是将同一场景中不同传感器捕捉的多源图像的互补消息整合到单个图像上，这种形式理论被用于提取图片关键消息和提高视觉品质，目前，普通的图像融合关键包括多模态、多曝光、多焦......
披上Agent盔甲的RAG 从此不再只是召回生成！
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天我要和大家聊聊一些实战关系的内容，大模型在实践的工业场景下最经常出现的2个场景区分为运行助手，copilot，文档，常识库问答，RAG，理想上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向开展了，......
最高1410亿参数 公用于法律的两个开源大模型
法国国度初等教育计算中心、巴黎萨克雷大学的钻研人员联结开源了公用于法律畛域的大模型——SaulLM，SaulLM一共有540亿、1410亿两种参数，以及基础模型和指令微调两种版本，SaulLM的最大特征是经常使用了5亿token的专业法律数......
Nemotron
1.最强开源模型要易主了，2天前，英伟达颁布了其最弱小言语模型Nemotron，4340B模型家族，包括Nemotron，4，340B，Base、Nemotron，4，340B，Instruct和Nemotron，4，340B，Reward......
2 DeepMind推出Gemma 咱们一同聊聊Google 技术报告
引言，大规模言语模型的开展与应战近年来，大规模言语模型，LLMs，在言语了解、生成和推理方面展现出了弱小的才干，随着模型规模的始终扩展，新的才干也逐渐浮现，最新的大型模型不只在推理基准测试上到达了史无前例的性能，还展现了多模态和多言语的才干......