从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)
从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)1.简介该项目整合了编程、AI、产品设计、商业科技及个人成长等多领域的精华内容，源自顶尖技术企业和社群。借助先进语言模型技术，对精选文章进行高效摘要、专业评分及多语种翻译，实现了从初步评估到深入剖析，再到传播的全面自动化流程。通过引入Workflow平台，该项目显著提升了内容处理的速度与质量，...
从“数字毕业生“到“AI领航员“：大语言模型的成长之路
在人工智能的浩瀚宇宙中，大语言模型就像是刚刚走出校门的"数字毕业生"。它们虽然已经吸收了海量的知识，但还需要经历一段特殊的"培训期"，才能真正成为能够为人类社会服务的"AI领航员"。让我们一起探索这个神奇的蜕变过程，看看这些数字巨人是如何从懵懂无知到智慧过人的。 🎓 预训练：知识的海洋中遨游 想象一下，大语言模型就像是一个刚刚毕业的学生。他们在学校里学习了大量的知识，就像模型在预训练阶段吸收了海量的文本...
深入探究理解大型语言模型参数和内存需求
概述 大型语言模型 取得了显著进步。GPT-4、谷歌的 Gemini 和 Claude 3 等模型在功能和应用方面树立了新标准。这些模型不仅增强了文本生成和翻译，还在多模态处理方面开辟了新天地，将文本、图像、音频和视频输入结合起来，提供更全面的 AI 解决方案。 例如，OpenAI 的 GPT-4 在理解和生成类似人类的文本方面表现出了显著的进步，而谷歌的 Gemini 模型则擅长处理各种数据类型，包括...
LLM大语言模型研究方向总结剖析
大语言模型（LLM）的研究方向主要涵盖以下几个方面： 1. 模型架构改进 目标：提高模型的性能和通用性，减少计算资源消耗。方法： 混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）：通过让不同的专家网络处理不同类型的数据，提高模型效率。稀疏注意力机制（Sparse Attention Mechanism）：减少计算量，同时保持模型的性能。可变形卷积（Deformable Convolutio...
微调大型语言模型 (LLM) 和 RAG 的区别、优势和劣势
本篇文章有ChatGPT生成，觉得说的有理，给予刊登。 微调大型语言模型 描述： 微调是指在一个预训练的语言模型基础上，使用特定任务或领域的特定数据集进行进一步训练。这一过程会更新模型的权重，以提高其在新数据集上的表现。 优势： 任务特定性能: 微调使模型能够专注于特定任务或领域，从而在该特定上下文中提高准确性和相关性。高效性: 一旦微调完成，模型可以快速生成响应，而不需要额外的外部处理或查找。一致性:...
大语言模型系列-Transformer：深入探索与未来展望
新的技术来优化模型性能等。通过持续学习和适应，Transformer模型可以不断适应新的应用场景和数据环境，为用户提供更加准确和有用的服务。 五、结语 Transformer模型作为大语言模型系列中的杰出代表，以其独特的自注意力机制和编码器-解码器架构在自然语言处理领域取得了显著成果。然而，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，Transformer模型也面临着一些挑战和机遇。未来，我们...
BitNet——用单个比特进行推理的大语言模型，性能媲美全精度Transformer
概述 为了实现高精确度，大规模语言模型变得越来越大，但随着模型越来越大，其部署也面临挑战，人们担心计算量和能耗会增加。本研究提出了权重为 ±1 的单比特变换器，结果表明它能以更少的计算资源和更高的能效实现与传统 16 位模型相同的性能。有趣的是，我们还发现，随着模型大小的增加，它遵循与传统变形器相同的缩放规律。这种创新方法是轻量级、可控的 1 位大规模语言模型的基础。 论文地址：https://arxi...
2024年7月——使用ESM3（进化尺度的蛋白质语言模型）
需要的库：huggingface path = Path(snapshot_download(repo_id="EvolutionaryScale/esm3-sm-open-v1")) 权重文件会下载到当前工作目录下的 .cache/huggingface/datasets/downloads 目录中。 安装：pip install esm （esm2安装是 pip install fair-esm ，）...
VideoAgent——使用大规模语言模型作为代理来理解长视频
概述 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.10517 本研究引入了一个新颖的基于代理的系统，名为 VideoAgent。该系统以大规模语言模型为核心，负责识别关键信息以回答问题和编辑视频。VideoAgent 在具有挑战性的 EgoSchema 和 NExT-QA 基准上进行了评估，平均帧数分别为 8.4 帧和 8.2 帧，零镜头准确率分别达到 54.1% 和 71.3%。的...
【自然语言处理】预训练语言模型实现与应用
预训练语言模型实现与应用 1 任务目标 1.1 案例简介 2018年，Google提出了预训练语言模型BERT，该模型在各种NLP任务上都取得了很好的效果。与此同时，它的使用十分方便，可以快速地对于各种NLP任务进行适配。因此，BERT已经被广泛地使用到了各种NLP任务当中。在本案例中，我们会亲手将BERT适配到长文本关系抽取任务DocRED上，从中了解BERT的基本原理和技术细节。关系抽取是自然语...