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在人工智能領域，LLM代表“大型語言模型”。在人工智能（AI）領域自然語言處理（NLP）是一個快速進展的領域。NLP中最重要是大語言模型（LLM）。大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種基于機器學習和自然語言處理技術的模型。
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通常，開發任何類型的硬件（包括芯片，作為電子設備大腦的微小電子元件），都是從用正常語言描述硬件應該做什么開始的。
本研究提出了ExTraCT框架，利用自然語言進行軌跡校正。該框架結合了大型語言模型（LLMs）用于自然語言理解和軌跡變形函數。ExTraCT能夠根據場景...
Allen AI推出集成主流大語言模型的LLM-BLENDER框架
在推理階段，計算一個矩陣，該矩陣包含表示成對比較結果的logits。給定該矩陣，可以推斷給定輸入x的N個輸出的排序。隨后，可以使用來自PAIRRANKE...
Apple最近發表了一篇文章，可以在iphone, MAC 上運行大模型：【LLM in a flash: Efficient Large Langua...
「顧大局，識大體」，Nullmax BEV障礙物檢測的超級視野
一方面，傳統算法普遍首先基于深度學習在圖像視角完成目標檢測，然后通過復雜的后處理將其轉換至三維BEV視角。這不僅讓整個流程變得復雜，消耗更多算力，而且對...
在當今人工智能領域，大型語言模型（LLM）的開發已經成為一個熱門話題。這些模型通過學習大量的文本數據，能夠生成自然語言文本，完成各種復雜的任務，如寫作、...
NVIDIA Nemotron-4 340B模型幫助開發者生成合成訓練數據
Nemotron-4 340B 是針對 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 優化的模型系列，該系列包含最先進的指導和獎勵...
本文系統性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術原理及其實踐應用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、...
Zero-shot Setting：在 O-Cue 中，由于單步指令較復雜（不要要進行推理還要進行回復生成，以及生成的格式要求），單步生成內容過多，導致...
面對推測性解碼的復雜性，研究人員推出了Medusa技術，這個框架回歸了Transformer模型的本質，減少了復雜度，增強了效率，讓每個生成階段都能快速...
采用伯克利神經解析器（Berkeley Neural Parser）作為方法的基礎。該解析器是一種基于圖表的方法，采用自注意力編碼器和圖表解碼器，利用預...
大型語言模型（LLM）正在深刻地影響自然語言處理（NLP）領域，其強大的處理各種任務的能力也為其他領域的從業者帶來了新的探索路徑。推薦系統（RS）作為解...
盡管大語言模型能力不斷提升，但一個持續存在的挑戰是它們具有產生幻象的傾向。本文構建了幻象評測基準HaluEval 2.0，并基于該評測框架從預訓練/有監...
LLM（Large Language Model，大型語言模型）是近年來在自然語言處理領域取得顯著成果的一種深度學習模型。它通常需要大量的計算資源和數據...
為了改進LLM的推理能力，University of California聯合Meta AI實驗室提出將Contrastive Decoding應用于多...
LangChain通過Loader加載外部的文檔，轉化為標準的Document類型。Document類型主要包含兩個屬性：page_content 包含...
? 作者：Sebastian Raschka 博士， 翻譯：張晶，Linux Fundation APAC Open Source Evangelist...
通過線性插值RoPE擴張LLAMA context長度最早其實是在llamacpp項目中被人發現，有人在推理的時候直接通過線性插值將LLAMA由2k拓展...
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