ODA 经过全局观察加弱小模型集成常识图谱推理才干的新型Agent框架
大型言语模型，LLMs，在人造言语处置义务中取得了清楚的成功，但是，LLMs在处置须要超出其预训练内容的专业常识的查问时，往往难以提供准确的回答，为了克制这一限度，钻研者提出了将外部常识源，如常识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs......
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......
超参数和大模型参数有什么相关 大模型的超参数是做什么用的 什么是超参数
超参数是指由开发者设置的参数，而不是由模型训练失掉的参数，对了解过机器学习模型的人来说，应该都知道模型训练的环节就是始终调整模型参数的环节，调整模式就是经过正反向流传以及损失差的计算和提升器对参数启动调整，疑问得可以看一下文章大模型的参数什......
数据高效和计算高效全都要！中科大& 微信等提出多模态大言语模型EE
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.11795亮点直击在多模态钻研畛域，许多钻研应用少量图文对启动模态对齐学习，将大型言语模型，LLMs，转变为多模态LLMs，并在各种视觉言语义务中体现杰出，现有的方法关键分为两类，......
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......