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llm 文章 最新資訊

熟悉LLM的重要機制

  • 1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機制。本期就來繼續(xù)擴大，介紹大名鼎鼎的轉(zhuǎn)換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當(dāng)今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經(jīng)典的Transformer架構(gòu)，它內(nèi)含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個
  • 關(guān)鍵字： 202406  LLM  

微軟亞研院新作：讓大模型一口氣調(diào)用數(shù)百萬個 API

  • 近年來，人工智能發(fā)展迅速，尤其是像 ChatGPT 這樣的基礎(chǔ)大模型，在對話、上下文理解和代碼生成等方面表現(xiàn)出色，能夠為多種任務(wù)提供解決方案。但在特定領(lǐng)域任務(wù)上，由于專業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏和可能的計算錯誤，它們的表現(xiàn)并不理想。同時，雖然已有一些專門針對特定任務(wù)的 AI 模型和系統(tǒng)表現(xiàn)良好，但它們往往不易與基礎(chǔ)大模型集成。為了解決這些重要問題，TaskMatrix.AI 破繭而出、應(yīng)運而生，這是由微軟（Microsoft）設(shè)計發(fā)布的新型 AI 生態(tài)系統(tǒng)。其核心技術(shù)近期在《科學(xué)》合作期刊 Inte
  • 關(guān)鍵字： AI  LLM  

AI神奇魅力的源點：相似度

  • 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過了：CLIP 的核心設(shè)計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經(jīng)由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
  • 關(guān)鍵字： 202403  LLM  相似度  CLIP  Transformer  

語言大模型的進化軌跡

  • ChatGPT 的發(fā)布是語言大模型（LLM）發(fā)展史的轉(zhuǎn)折點，它讓人們意識到 LLM 的潛力，并引發(fā)了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實驗室和初創(chuàng)公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務(wù)。想象你有一個完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內(nèi)容是否由計算機生成，那么我們就可以使其完成
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