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熟悉LLM的重要機(jī)制
- 1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機(jī)制。本期就來繼續(xù)擴(kuò)大，介紹大名鼎鼎的轉(zhuǎn)換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當(dāng)今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經(jīng)典的Transformer架構(gòu)，它內(nèi)含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個(gè)
- 關(guān)鍵字： 202406 LLM
微軟亞研院新作：讓大模型一口氣調(diào)用數(shù)百萬個(gè) API
- 近年來，人工智能發(fā)展迅速，尤其是像 ChatGPT 這樣的基礎(chǔ)大模型，在對(duì)話、上下文理解和代碼生成等方面表現(xiàn)出色，能夠?yàn)槎喾N任務(wù)提供解決方案。但在特定領(lǐng)域任務(wù)上，由于專業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏和可能的計(jì)算錯(cuò)誤，它們的表現(xiàn)并不理想。同時(shí)，雖然已有一些專門針對(duì)特定任務(wù)的 AI 模型和系統(tǒng)表現(xiàn)良好，但它們往往不易與基礎(chǔ)大模型集成。為了解決這些重要問題，TaskMatrix.AI 破繭而出、應(yīng)運(yùn)而生，這是由微軟（Microsoft）設(shè)計(jì)發(fā)布的新型 AI 生態(tài)系統(tǒng)。其核心技術(shù)近期在《科學(xué)》合作期刊 Inte
- 關(guān)鍵字： AI LLM
AI神奇魅力的源點(diǎn)：相似度
- 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認(rèn)識(shí)CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過了：CLIP 的核心設(shè)計(jì)概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個(gè)點(diǎn)( 以向量表示)。其針對(duì)每一個(gè)文句和圖像都會(huì)提取其特征，并映射到這個(gè)隱空間里的某一點(diǎn)。然后經(jīng)由矩陣計(jì)算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計(jì)它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點(diǎn)積注意力(Dot-Product attention) 機(jī)制，其先透過點(diǎn)積運(yùn)算，從Q與K矩陣計(jì)算出的其相似度(Similarit
- 關(guān)鍵字： 202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
語言大模型的進(jìn)化軌跡
- ChatGPT 的發(fā)布是語言大模型（LLM）發(fā)展史的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它讓人們意識(shí)到 LLM 的潛力，并引發(fā)了 “AI 競(jìng)賽”，世界上主要人工智能實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機(jī)器人層出不窮。1語言模型簡(jiǎn)單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語言模型進(jìn)行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠(yuǎn)超以上常見任務(wù)。想象你有一個(gè)完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內(nèi)容是否由計(jì)算機(jī)生成，那么我們就可以使其完成
- 關(guān)鍵字： 人工智能 LLM 大語言模型
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