摘要:
CLIP模型的诞生与发展历程 2.1 OpenAI的多模态探索之旅 CLIP模型是OpenAI在多模态领域的重要探索成果。在CLIP之前,OpenAI已经在自然语言处理领域取得了巨大成功,包括GPT系列模型。然而,研究人员意识到,要构建更全面的AI系统,必须突破单一模态的限制,实现对视觉和语言信息的 阅读全文
posted @ 2025-11-01 20:02
stone_xiao
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引言:大模型微调的挑战1.1 全参数微调的成本问题随着大语言模型参数规模从数十亿扩展到数千亿,传统全参数微调方法面临严峻挑战: 计算资源需求:微调一个1750亿参数的模型需要数百GB的GPU显存 存储开销:每个微调任务都需要保存完整的模型参数,存储成本巨大 训练效率:反向传播需要计算所有参数的梯度, 阅读全文
posted @ 2025-11-01 19:52
stone_xiao
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摘要:
一、大模型性能测试的核心价值在AI技术快速发展的今天,大模型性能直接影响用户体验和商业价值。性能测试不仅能发现系统瓶颈,还能为容量规划、成本优化提供数据支撑。 为什么大模型需要专门的性能测试方法?传统性能测试关注TPS(每秒事务数)和响应时间,但大模型的流式响应特性(Token逐个生成)和长上下文处 阅读全文
posted @ 2025-11-01 19:36
stone_xiao
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