近日,来自 Meta FAIR、CMU 和 MBZUAI 的叶添、徐子诚、李远志、朱泽园四人团队最新公布 arXiv 论文《语言模型物理学 Part 2.1:小学数学与隐藏的推理过程》用可控实验,巧妙地回答上述问题。推特网友 @xlr8harder 评价,「这一结果将一劳永逸地平息关于 LLM 是否具有推理能力,或者只是随机鹦鹉的争论。」 编者注:《语言模型物理
三、高性能算法:大模型的智慧大脑 有了强大的算力和丰富的数据,大模型还需要一个智慧的大脑来指挥这一切——那就是高性能算法。这些算法如同模型内部的指挥官,负责将海量的数据转化为有价值的信息,将复杂的计算任务简化为可执行的指令。 高性能算法的创新性和有效性,直接决定了大模型的性能上限。它们能够捕捉数据中...
深度学习大模型的处理对象是大量的数据，这些数据在数学上通常以矩阵和向量的形式进行表示。矩阵是一个二维数组，而向量则是一维数组。在深度学习中，矩阵运算被广泛应用于数据的变换和传递过程中，如线性变换、全连接层等。**二、线性代数与深度学习** 线性代数是深度学习中最常用的数学工具之一。通过矩阵乘法、转置...
模型理解了初始序列之后便会开始逐词预测后续文本，每次预测时模型都会基于已知的输入序列和上一步预测出来的词计算出下一个最可能的词汇的概率分布，输入过后，执行和 Prefill 前期一样的操作，随后计算 Attention，此时的 Q 就只是一行向量了（因为只有一个词作为输入），K，V 则依旧是矩阵（新输入的 Embedding 生...
Context Length 上下文长度：模型处理能力的上限 上下文长度是AI模型处理能力的关键指标，决定其最大处理数据量。增加上下文长度，模型处理能力随之增强，处理数据范围更广。例如，ChatGPT 3.5的上下文长度限制为4096个Token，即它无法处理超出此长度的输入，也无法一次性产出超过4096个Token的内容。这一限制确保了高效稳定...
近日，来自上海人工智能实验室、清北，UIUC 等机构的研究者的工作揭示了大模型强化学习中的熵变化的机制。研究内容主要如下：定义了强化学习中的熵塌缩问题，并从 4 个模型家族，11 个模型上总结了熵与性能之间的经验转换公式，证明了策略熵在强化学习中的重要性。从理论与实践的角度发现了强化学习时的策略熵变化的...
就连一向低调神秘的腾讯混元大模型团队，也对外公布了应用落地进展：腾讯混元大模型已经支持内部超过400个业务和场景接入，并通过腾讯云，面向企业和个人开发者全面开放。这里面有很多为人熟知的“国民级”App，如企业微信、腾讯文档、腾讯会议，都已经被AI全副武装。还有更多腾讯云SaaS产品，如企业知识学习平台腾讯乐享、...
本书从技术角度深度解析大模型的原理,从大模型的基础概念及领域发展现状入手,概述大模型的理论基础,介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理,并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术,带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书...
大模型部署综述 1 背景 部署生成式大语言模型 (LLM) 面临挑战，因为它们需要高性能系统才能实现低延迟和高吞吐量。从 ML 系统角度优化 LLM 服务至关重要，以满足对速度和可扩展性的需求。- 高效部署 LLM 的挑战包括计算强度、内存消耗和服务效率；- 从算法创新到系统设计以优化 LLM 服务的一系列解决方案；LLM ...
「大语言模型」就是大在模型参数量上，规模通常达到数十亿的级别（其中主要是权重）。这些参数不仅存储成本相当高，推理阶段的计算量也很大。在推理过程中，激活值是输入和权重的乘积，因此权重数量越多，激活值也会越大。因此，我们希望尽可能高效地表示数十亿个值，从而尽可能减少存储参数所需的空间。让我们从头开始...