TRACE 技术突破了传统方法的局限,不再依赖没有清晰结构的文字描述,而是通过事件级别的因果建模,显著提升了时序理解与定位精度,为视频内容检索实现了 “大海捞针”。 二. 方法 TRACE 方法引入了结构化建模创新:把视频理解大模型的输出拆解成「时间戳 - 显著性分数 - 文本描述」三元事件单元,实现因果事件建模 —— 通...
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...
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...
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...
【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...
设计原则与数据链路:包括统一数据协议及存储、观测模型等原则,基于OpenTelemetry构建高质量数据采集能力,实现统一的数据链路,支持与阿里云生态深度集成,提供全链路透视能力。 数据分析与价值挖掘:支持对观测数据进行加工处理、投递消费,LLM Trace具备基于向量和语义特征的检索分析能力,可辅助问题分类和定性分析。
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
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...
开源框架调优困难:在大模型搭建时使用开源框架如Horovod、DeepSpeed等,往往面临复杂的配置调整且难以稳定保持分布式训练提效 解决方案 高性能GPU集群提速模型训练:通过高性能计算集群,用多机多卡高性能GPU在NVLink和最大3.2Tbps的RDMA网络的硬件优化环境,利用多卡并行优化分布式加速训练效果 开箱即用的训练组件:云端GPU型号...
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