大模型量化技术解析和应用
本文为魔搭社区大模型技术理论&实践学习笔记系列,并收录至 modelscope-classroom和魔搭社区研习社,更多LLM学习资料欢迎收藏关注~ modelscope-classroom: https://github.com/modelscope/modelscope-classroo...
深度学习中的大模型「幻觉」问题:解析、原因及未来展望
如何解决大模型的「幻觉」问题? 什么是大模型「幻觉」 大模型幻觉是指在深度学习领域中,尤其是涉及大型神经网络时,模型展现出在理论上不应具备的性能或能力。这种现象可能导致误导性...
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 0.前言大模型发展史 早期阶段(1950s~1980s) 在1950年代初期,人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而,由于当时的计算机处理能力非常有限,很难处理自然语言中的复杂语法...
大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上)
本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径,以及探讨大型语言模型结构选型,为大家提供了一个系统性的视角,梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。引言目前大语言模型在各个领域取得了...
大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(下)
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大模型时代,解析周志华教授的「学件」思想:小模型也可做大事
毫无疑问,我们正在进入一个大模型时代,各种开源或闭源的大模型不断涌现,解决一个又一个的应用,填补一个又一个的空白。而在此之前已经有了许多「足够好的」小模型。于是对于用户来说,要找到合适的模型就更加困难了。南京大学周志华教授在 2016 年提出的学件思想或许能成为这一问题解决方案。通过「模型 + 规约...
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