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在人工智能領(lǐng)域，LLM代表“大型語言模型”。在人工智能（AI）領(lǐng)域自然語言處理（NLP）是一個快速進展的領(lǐng)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(shù)的模型。

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LM Studio使用NVIDIA技術(shù)加速LLM性能

隨著 AI 使用場景不斷擴展（從文檔摘要到定制化軟件代理），開發(fā)者和技術(shù)愛好者正在尋求以更快、更靈活的方式來運行大語言模型（LLM）。

2025-06-06 標簽：NVIDIA Studio LLM 1.2k 0

詳解Object Detection Demo的移植

繼上一篇移植了 Mediapipe 的 LLM Inference 后，這篇文章我們將繼續(xù)探索 Object Detection Demo 的移植。

2025-02-05 標簽：Android 攝像頭移植 1.1k 0

TensorRT-LLM的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計

之前文章已介紹引入大規(guī)模 EP 的初衷，本篇將繼續(xù)深入介紹 TensorRT-LLM 的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計與創(chuàng)新實現(xiàn)。

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利用OpenVINO GenAI解鎖LLM極速推理

隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語言模型（LLMs）不斷推動人工智能的邊界，它們在高效部署方面也帶來了重大挑戰(zhàn)。這些模型在生成類似...

2025-03-18 標簽：AI 聊天機器人 LLM 1.1k 0

LLM在生成摘要方面效果到底如何？

文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務(wù)，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內(nèi)容都能用到。

2023-09-21 標簽：源代碼 GPT 大模型 1.1k 0

OpenVINO 2024.2版本亮點解析

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2024-08-16 標簽：英特爾 python LLM 1k 0

聚焦于用LLMs模擬國際沖突的研究

本實驗旨在驗證LLM在模擬復(fù)雜歷史事件方面的有效性。實驗選用了OpenAI開發(fā)的GPT-4作為后端模型，討論以下問題。

2023-12-04 標簽：OpenAI LLM 990 0

大語言模型Fine-tuning踩坑經(jīng)驗分享

當然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長的外推能力，主要在于，注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長度...

2023-10-26 標簽：gpu 數(shù)據(jù)處理 ChatGPT 985 0

淺析流行的LLM推理堆棧和設(shè)置

還有一個與批次大小有關(guān)的數(shù)量，它們在一個有趣的點上相交。這個點不取決于硬件之外的任何因素。舉例來說，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實現(xiàn)的總浮點...

2024-01-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu AI 976 0

聊聊AI研發(fā)的七大支柱

通過豐富數(shù)據(jù)，生成式 AI 應(yīng)用程序可以提供上下文感知交互。 LLM 驅(qū)動的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡化從多個來源引入數(shù)據(jù)對于創(chuàng)建平滑有效的模型至...

2023-12-21 標簽：AI 數(shù)據(jù)連接器大模型 972 0

OpenAI新研究：指令層次結(jié)構(gòu)防御LLM攻擊策略

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2024-04-28 標簽：指令 AI GPT 947 0

內(nèi)部業(yè)務(wù)支撐&前瞻技術(shù)布局 One4All下一代生成式推薦系統(tǒng)

作者：京東零售申磊自LLM在自然語言處理等領(lǐng)域取得了矚目成就之后，學術(shù)界積極探索生成式模型對搜廣推系統(tǒng)的增強或改進方式[1]，現(xiàn)有工作大體可以分為兩...

2025-03-19 標簽：AI 大模型 LLM 892 0

更適合機械寶寶體質(zhì)的操作系統(tǒng)，竟然內(nèi)置LLM！

工程師們一直在試圖搭建更智能、可靠的機器人，比如之前火爆全網(wǎng)、來自波士頓動力公司的機器狗Spot。它可以輕松上下樓梯、搬運重物、巡查街道，等等。

2023-08-03 標簽：人機交互機器人編解碼器 856 0

樹莓派秒變編程助手：Ollama+Continue的簡易搭建教程！

以下是如何在RaspberryPi上運行大型語言模型(LLM)的方法。本文的目標是找出在RaspberryPi上運行LLM是否是ChatGPT和GitH...

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利用自壓縮實現(xiàn)大型語言模型高效縮減

隨著語言模型規(guī)模日益龐大，設(shè)備端推理變得越來越緩慢且耗能巨大。一個直接且效果出人意料的解決方案是剪除那些對任務(wù)貢獻甚微的完整通道（channel）。我們...

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PowerVR上的LLM加速：LLM性能解析

作者：AlexPim，Imagination軟件架構(gòu)Fellow在Imagination，我們致力于加速大語言模型在日常設(shè)備上的運行。在本系列關(guān)于大語言...

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