轻松拿捏多方案选用！ Planning大揭秘 Agent
在人工智能的环球里，我们经常面临一个应战，如何让机器像人类一样，面对复杂义务时，能够生成多种或许的处置方案，并从当选用最优的方案呢，这正是，多方案选用，Multi，PlanSelection，要处置的疑问，当天，我们就来聊聊这个幽默的话题，......
GPU和CPU如何混合训练 大模型训练的GPU联手CPU显存优化剖析方法
假设经常使用fluid.CUDAPlace指定了全局的运转设施，飞桨将会智能把允许GPU计算的OP调配在GPU上口头，但是当模型参数量过大并且显存有限时，很或许会遇到显存超出的状况，如上方的示例代码，embedding层的参数size蕴含两......
WordLlama 瘦子 在消费级GPU上奔跑的
DavidMiller示意该模型的指标很明白，弥合尖端AI钻研和实践运行之间的差距，他意识到，许多现有NLP模型须要少量的计算资源，并且通常局限于专有系统，从而限度了它们的可访问性，作为回应，WordLlama被设计为既轻量级又高效，使更宽......
LLM基础模型系列 深化留意力机制
大模型技术论文始终，每个月总会新增上千篇，本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业通常和工程量产，若在某个环节发生卡点，可以回到大模型必备声调或许LLM面前的基础模型新阅读，而最新科技，Mamba，xLS......
LMDeploy vLLM MLC AI架构系列
训练大型言语模型以及微调的教程亘古未有，但关于在消费环境中部署它们并监控其优惠的资料相对稀缺，上章节提到了未来云原生的AI是趋向，但是触及到云原生会比拟偏技术，而在此之前为了处置大模型部署量产的疑问，社区也不时在探求，目前已有不少工具可用于......
AI架构系列 去其形而留其意
最近很多的咨询都在问我相反的疑问，如何将LLM集成到垂直畛域的业务场景，这里提到的场景当然这些场景不再是生成式运行，而是较为专业的畛域，我翻了一篇三月份的论文，以这篇论文来回答读者的疑问，其实就是要将LLM去其形，而留其意，LLM的关键战场......
ViT篇外 NVIDIA Llama
大家兴许会很猎奇为什么在ViT章节拔出了NVIDIALlama，3.1，Minitron4B，ViT由于运行场景的不凡性所以都寄宿愿于高效率的模型，因此各种针对大参数模型的提炼和提升技术层出不穷，而NVIDIALlama，3.1，Minit......
的草莓模型 AI新思索 浴火新生
这个模型必需比我更长于处置AP数学考试，而且我在大学时辅修数学，，OpenAI的首席钻研官鲍勃·麦格鲁，BobMcGrew，通知我，他说，OpenAI还依据国内数学奥林匹克竞赛的资历考试对o1启动了测试，只管GPT，4o只正确处置了13%的......
TSLANet 期间序列模型的新构思
期间序列数据具备外在的长程和短程依赖性，对剖析运行提出了共同的应战，只管基于Transformer的模型长于捕捉长程依赖相关，但它们在噪声灵便度、计算效率和与较小数据集的适度拟合方面存在局限性，本次的钻研人员引入了一种陈腐的期间序列轻量级自......
十年一剑 的利器 NiFi 1 初识这把
如今AI和数据处置密无法分，80%的企业可以应用ApacheNiFi轻松处置复杂的数据疑问，极速实现场景树立，犹如花上百来块钱在家享用一顿不亚于五星级中餐厅的法式大餐，关于全栈式的数据剖析师或许数据运行的Java研发工程师，NiFi让其解脱......