2.1模型定义 论文希望估计更新的语言模型能够比旧的模型更有效地达到一定性能水平的速率。论文通过拟合一个模型,满足两个关键需求: (1)该模型必须与之前关于神经scaling law的工作广泛一致,和(2)该模型应该允许分解对提高性能的主要贡献者,例如改进模型中的数据或自由参数的使用效率。 2.2估算方法 2.2.1模型选择 论文...
视频链接: 为什么大模型都用Transformer结构? #AIInfra #大模型 #Transformer_哔哩哔哩_bilibili作者: ZOMI酱Transformer结构介绍LLMProblems with RNNs = Motivation for TransformersRNN循环神经网络是一个按…
工具调用(Function Calling)Function Calling指模型能够调用外部函数或API的能力 。使用大模型的 Function calling 能力时,首先需要定义一些function,传给 LLM,当用户输入问题时,LLM … Jeff LLaVA: 第一个使用视觉指令微调的多模态大模型 AI小飞侠 [从零开始学LLaVA-04] 自定义模型结构 emiya发表于从零开始学......
大模型常用算法是推动发展的关键技术集合。这些算法助力大模型实现高效训练与精准预测。梯度下降算法是优化模型参数的重要手段。随机梯度下降在大数据量下能加速模型收敛。反向传播算法用于计算梯度以更新神经网络权重。前馈神经网络依赖特定算法实现信息正向传递。循环神经网络中的算法可处理序列数据。LSTM算法能有效解决长序列...
这是单靠传统算法设计方法难以实现的。4. 大模型用于算法设计中的搜索方法 目前的经验表明，单独采用大模型来进行算法设计往往难以应对特定的复杂算法设计任务。通过搜索方法的框架下调用大模型能够显著提升算法设计效率和效果。我们综述了目前在 LLM4AD 中采用的搜索方法，并将其大致分为四类：1）基于采样的方法，2）...
常用的大模型算法 哇塞，如今大模型在各个领域那可是大放异彩！这背后离不开一些常用的强大算法。下面就来详细讲讲这些大模型算法。深度学习基础算法——反向传播算法。反向传播算法是深度学习中神经网络训练的核心算法。在神经网络中，输入数据经过一系列的神经元层进行计算，最终得到输出结果。但这个输出结果往往和真实...
基于Transformer 结构的视觉语言大模型(VLM)在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功,但由于其较长的输入序列和较多的参数,导致其相应的计算开销地提升,阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度,前人提出了一些针对 VLM 的加速方法,包括剪枝和蒸馏等,但是现有的这些方法大都采用静态架构,其针对不同...
人类直觉是一种常被 AI 研究者忽视的能力，但其精妙程度连我们自身也没有彻底理解。弗吉尼亚理工大学和微软的一个研究团队在近日的一篇论文中提出了思维算法（AoT），其组合了直觉能力与算法方法的条理性，从而能在保证 LLM 性能的同时极大节省成本。大型语言模型近来发展速度很快，其在解决一般问题、生成代码和跟随指令...