Scaling Law在這一新階段被賦予了新的定義,標志著大模型領域的競爭焦點已由單純的基礎模型能力比拼,拓展至對場景應用與商業(yè)變現(xiàn)能力的深度挖掘。在此轉型過程中,人工智能在產(chǎn)業(yè)應用方面展現(xiàn)出的巨大價值愈發(fā)凸顯。
目前,Transformer架構的預訓練大模型在存儲、查詢數(shù)據(jù)時,隨著參數(shù)的變大對算力的需求呈指數(shù)級增長!坝洃泴印碧岢隽诵碌母咝Р樵儥C制替代了傳統(tǒng)的查詢方法,通過比較查詢鍵與兩個較小集合中的鍵,可以快速找到最相關的鍵,而無需遍歷模型的整個記憶層。
寫一個python程序,主要功能是將普通視頻轉換為字符藝術視頻。它首先將輸入視頻(jinitaimei.mp4)用ffmpeg按幀分解,然后把每一幀圖像轉換為由特定字符2、0、2、5和空格組成的字符畫。轉換過程中要將原圖按比例縮放6倍,并將RGB顏色轉換為灰度值并映射到對應字符。接著將這些字符畫幀重新合成為視頻,注意確保正確的幀順序,生成一個字符藝術視頻。
Scaling Law”,是指在深度學習中,增大數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)能讓模型性能指標提升,這種提升并非線性,而是遵循一種冪律關系。
百度發(fā)了一張2024年AI成績單,涵蓋百度在大模型、智能體、AI應用等領域的多項AI獎項。透過這份AI成績單,我們或許能通過百度做AI的思路總結出一些布局AI的重點方向,找找明年做AI的機會。
DeepSeek-V3 采用了 671B 參數(shù) MoE 架構,配備約 37B 激活單元,訓練使用14.8T Token數(shù)據(jù)。
當你來到這個世界睜開眼睛的第一刻,沒有學會語言的時候,靠的就是你的眼睛。 我們先看到光影、顏色,才逐漸分辨出父母的面孔,屋子的空間,那時沒有詞匯、沒有句子,只有模糊的光影與輪廓。
偏好微調特別適合那些對回答格式、語氣或者抽象特質(如友好度、創(chuàng)造力)有較高要求的應用場合。例如,在構建金融咨詢聊天機器人時,開發(fā)團隊不僅希望模型能夠提供專業(yè)且準確的財務建議,還期望它能保持友好和易于理解的溝通方式。
Azure OpenAI 的提示緩存功能為處理長提示和重復請求提供了一個非常有價值的優(yōu)化方案。它通過減少計算延遲和成本,顯著提高了模型的效率。
由中科軟科技股份有限公司舉辦的年度技術盛會—“2024軟件技術大會”于12月13-14日在北京朗麗茲西山花園酒店成功召開。本屆大會以“數(shù)智軟件 提升新質”為題,來自行業(yè)企業(yè),軟件公司的幾百名軟件技術愛好者參加了本次盛會。
微軟開發(fā)出了一種小型語言模型,在解決某些數(shù)學問題時,它的效果比規(guī)模幾倍于它的算法還要好。
新發(fā)布的Amazon Nova基礎模型共包括四大模型:可用于簡單任務的超高性價比文字處理Micro模型;三種多模態(tài)模型——低成本的Lite模型;兼具準確性、速度和成本的Pro模型;用于復雜的推理任務同時也可進行蒸餾定制的Premier模型。
今年6月上任成為亞馬遜云科技首席執(zhí)行官的Matt Garman,今天首次站上re:Invent的講臺,講述了計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、推理、Amazon Q等個多個重要模塊中的創(chuàng)新。
AWS正在通過Amazon Bedrock服務向AI應用開發(fā)人員提供更多的大型語言模型,同時增強該平臺的優(yōu)化推理工作負載和為他們提供所需數(shù)據(jù)的能力。
智能體不僅可以像聊天機器人那樣回答問題,還能接受人類甚至是其他智能體委托給它們的任務。而且與AI領域的其他成果一樣,智能體同樣保持著迅猛的發(fā)展速度。
智譜AI率先推出了 AutoGLM,試圖打造一款能夠理解、規(guī)劃、執(zhí)行,并最終實現(xiàn)“無人駕駛”操作系統(tǒng)的 AI Agent。
這個模型的最大特色便是深度思維鏈推理,尤其是在數(shù)學、代碼以及各種復雜推理任務上,可以生成數(shù)萬字的推理流程,讓用戶深度了解模型生成內容的全過程。