实现了无需 事先从大模型蒸馏为中小模型进而推理,即可使用低成本的分布式推理 组件 /服务直接进行原始大模型推理部署,充分发挥了超大预训练模型带来的模型理解和生成能力的跃升,HunYuan 也成为业界首个可在工业 界海量业务场景直接落地应用的万亿 NLP 大模型。
近年来,基础模型(也被称 为预训练模型)的研究从技术层面逐渐趋向于大一统,不同人工智能领域(例如自然语言处理、计算机视觉、语音处理、多模态等)的基础模 型从技术上都依赖三个方面:一是 Transformers 成为不同领域和问题 的通用神经网络架构和建模方式,二是生成式预训练(generative pretraining)成为最重要的自监督学...
计算机视觉、语音处理、多模态等)的基础模 型从技术上都依赖三个方面:一是 Transformers 成为不同领域和问题 的通用神经网络架构和建模方式,二是生成式预训练(generative pretraining)成为最重要的自监督学习方法和训练目标,三是数据和模型 参数的规模化进一步释放基础模型的潜力。
计算机视觉、语音处理、多模态等)的基础模 型从技术上都依赖三个方面:一是 Transformers 成为不同领域和问题 的通用神经网络架构和建模方式,二是生成式预训练(generative pretraining)成为最重要的自监督学习方法和训练目标,三是数据和模型 参数的规模化进一步释放基础模型的潜力。
1.大模型构筑AI基石,MaaS未来可期 1.1.NLP五级进阶,大模型应运而生 从基于规则到基于人的意识,大型语言模型是技术进步的必然产物。自 然语言处理发展到大型语言模型的历程可分为五个阶段:规则、统计机 器学习、深度学习、预训练、大型语言模型。考虑到机器翻译是 NLP 中 难度最高、综合性最强的任务,可借助该功能...
(报告出品:国泰君安证券) 1.大模型构筑AI基石,MaaS未来可期 1.1.NLP五级进阶,大模型应运而生 从基于规则到基于人的意识,大型语言模型是技术进步的必然产物。自 然语言处理发展到大型语言模型的历程可分为五个阶段:规则、统计机 器学习、深度学习、预训练、大型语言模型。考虑到机器翻译是 NLP 中 难度最高、综合...