我们认为这背后的矛盾本质上源于视频理解大模型的输出依然使用自然语言建模，无法清晰准确地描述视频本身的结构。TRACE 的绝妙之处是给视频事件构建结构化表征，将每个模型的输出表示为一系列事件，进一步把每个事件拆成三元组「时间戳 - 显著性分数 - 文本描述」，通过因果推理链重构视频逻辑骨架。TRACE 技术突破了传统...
Lang大模型变量:基于 markdown 的变量概念,方便地引用和修改 Prompt 内容。 Lang大模型模板:设计了 Role 模板,简化了用户的工作。 格式化技巧:使用特定的格式(如 Markdown)来更明确地指示大模型如何提示词框架和响应。 明确性技巧:通过提供具体的指令,确保大模型的响应与用户的期望一致。 上下文技巧:在指令中加入上...
两者最大的区别在于,Trace更支持各个层次的平行加工以及层次内和层次间的相互作用。两个模型之间的主要差异都来源于这一基本理论假设。 参考文献: Elman, J. L., & McClelland, J. L.1986.Exploiting lawful variability in the speech...
具体来说,TRACE技术采用了任务分治策略,将复杂的视频理解问题分解为多个子任务。例如,在处理一段包含多个连续动作的视频时,TRACE会首先识别出关键的因果事件(如“打开门”和“进入房间”),然后基于这些事件构建时间序列模型。这种方法避免了对所有帧进行统一处理的低效操作,同时确保了结果的准确性。 更重要的是,TRACE技...
大模型时代:面向LLM应用的可观测能力建设-蔡健 AI生态蓬勃发展:涵盖多种大模型类型、应用开发平台、框架及社区生态,应用开发范式不断演进,如从单一LLM到Multi - Agent的发展,同时面临从开发到生产应用的诸多挑战,包括模型选择、研发落地、线上保障及可观测性等。
【Trace:AI系统和大型语言模型Agent的新自动微分(AutoDiff)工具,支持端到端训练,使用通用反馈进行优化,如数值奖励或损失、自然语言文本、编译器错误等】'Trace, the New AutoDiff for AI Systems and LLM Agents' GitHub: github.com/microsoft/Trace #AI系统# #自动微分# #优化# û收藏 7...
该文档主要探讨了大模型时代面向LLM应用的可观测能力建设,包括相关背景、可观测方案、产品能力展示及未来规划。 1. 背景介绍 - AI应用生态蓬勃发展:涵盖多种类型大模型、应用编排集成框架、开发平台、向量数据库及社区生态,应用落地范式不断演进。 - 面临诸多挑战:从开发到生产应用涉及模型选择、研发落地、线上保障等...
Part Number: TDA4VM 硬件 :TDA4的C7X 功能 : TIDL的自定义层 custom layer 问题描述 : 当开启trace dump的时候, 网络模型中某个层的feature map为134MB,导致了tiovx_utils_tidl_trace_write 的fwrite不正常
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大规模推理优化 AIGC内容合规 文生图云原生方案 智能客服场景方案 业务痛点 大模型训练周期长:模型在多模态、大量参数权重的情况下,训练周期长,无法快速满足业务上线 训练工程化门槛高:AI基础设施的工程化涉及面广,需要在训练过程中同时协调算力、网络、模型及数据集的调优 ...