小型语言模型(Small Language Models,SLM)是人工智能领域中的一种技术,它指的是相对于大型语言模型而言,规模较小、参数数量较少的模型。这些模型通常在处理特定任务或领域时,能够以较低的计算成本实现相对不错的性能。小型语言模型在资源有限、需要快速部署或对实时性要求较高的应用场景中非常实用。一、主要特点 ...
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Synopsys integrated Silicon Lifecycle Management (SLM) family of products improves silicon health and operational metrics at every phase of the device lifecycle. Synopsys SLM family of products is built on a foundation of enriched in-chip observability, analytics and integrated automation. Monitors enable...
SLM综合平台包含多个集成解决方案和功能: 广泛的指标监测IP和访问基础设施可以收集芯片运行数据的方方面面。指标监测包括环境、结构监控器和测试结构。 一套全面的检测集成和验证流程,可直接连接至新思科技的Fusion RTL至GDSII 实施系统。 半导体制造分析引擎以及良率管理引擎,可优化运行效率,提升总体良率。
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空间滞后模型SLM的自变量包括X,并且还有一个Wy即因变量空间滞后变量,其意义为当前Y受到空间相邻地区Y的影响作用。其数学模式公式如下:y = βk * x + ρ * Wy + µ(µ为扰动项),Wy为因变量空间滞后变量空间滞后SLM模型(也称空间自回归SAR模型),其在考虑自变量X对于Y的影响同时,还考虑其他相邻地区的Y值对...
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如上图所示,SLM方法包括以下几个步骤: 「参考模型训练」:首先在高质量语料上训练一个参考模型,这个模型用来评估预训练语料中的每个Token。 「Token损失评分」:使用参考模型计算预训练语料中每个Token的损失(即参考损失)。 「选择性预训练」:根据Token的参考损失和训练模型的损失之间的差异(即超额损失),选择那些超额损...
模型简介:SLM-LiteLlama是对 Meta AI 的 LLaMa 2 的开源复刻版本,但模型规模显著缩小。它有 460M 参数,由 1T token 进行训练。LiteLlama-460M-1T 在RedPajama数据集上进行训练,并使用 GPT2Tokenizer 对文本进行 token 化。作者在 MMLU 任务上对该模型进行评估,结果证明,在参数量大幅减少的情况下,LiteLlama-46...