摘要：
在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 阅读全文
posted @ 2023-12-18 15:33
英智未来
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摘要：
在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 阅读全文
posted @ 2023-12-15 15:30
英智未来
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摘要：
目前的在线客户服务平台已经实现了通过大型语言模型（LLMs）自动生成客户服务响应的能力。这些平台通过深入理解和分析大量的用户查询和历史服务记录，能够提供准确且个性化的回复，极大地提高了用户满意度和操作效率。在这一场景中，LLMs的应用展现了其理解自然语言复杂性的能力，能够根据上下文提供恰当的回答，有 阅读全文
posted @ 2023-12-14 17:25
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摘要：
微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 阅读全文
posted @ 2023-12-13 16:59
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摘要：
自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… 阅读全文
posted @ 2023-12-13 14:16
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摘要：
在当今人工智能技术的快速发展中，多模态AI凭借其独特的数据处理能力，成为了科技创新的前沿。这项技术结合了视觉、听觉、文本等多种感知模式，开辟了人工智能处理和理解复杂信息的新纪元。本文旨在深入探讨多模态AI的核心技术和其在现实世界中的应用场景，揭示这项技术如何推动科技前沿的发展。 图片来源：浙商证券研 阅读全文
posted @ 2023-12-12 15:12
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摘要：
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 阅读全文
posted @ 2023-12-12 15:11
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