关于Prompt Engineering你该了解啥？OpenAI应用研究负责人帮你梳理了(2)
增强语言模型[Mialon et al. (2023) ] 对增强语言模型进行的一项调查。涵盖了多类增强推理技能和使用外部工具能力的语言模型。推荐读者可以读一下。检索通常，我们需要在模型预训练时间截止或内部 / 私有知识库之后，完成需要最新知识的任务。在这种情况下，如果不在 prompt 中显式提供...
关于Prompt Engineering你该了解啥？OpenAI应用研究负责人帮你梳理了(1)
关于Prompt Engineering你该了解啥？OpenAI应用研究负责人帮你梳理了机器之心 2023-04-22 12:21 发表于北京选自Lil’Log机器之心编译编辑：rome rome随着 ChatGPT、GPT-4 等模型的兴起，人们对如何创建提示以获得想要的输出越来越感兴趣...
为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南（3）
为了更好地处理长序列数据，Scaling Transformer 进一步配备了来自 Reformer 的 LSH（局部敏感哈希）注意力和 FFN 块循环，从而产生了 Terraformer 模型。混合专家系统 MoE专家混合系统 (MoE) 模型是一种专家网络的集合，每个样本仅激活网络的一个子集来获...
为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南（2）
为了推动 N:M 结构稀疏化，需要将一个矩阵的列拆分为 M 列的多个 slide（也称为 stripe），这样可以很容易地观察到每个 stripe 中的列顺序和 stripe 的顺序对 N:M 稀疏化产生的限制。Pool 和 Yu 提出了一种迭代式的贪心算法来寻找最优排列，使 N:M 稀疏化的权重幅...
为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南（1）
本文是一篇综述性的博客，探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。大型 Transformer 模型如今已经成为主流，为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大，但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说，使用大型 Transforme...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
