李开复:对中国大模型DAU很失望 大模型技术发展待突破!
李开复:对中国大模型DAU很失望【#李开复:对中国大模型DAU很失望#】6月14日举办的2024智源大会上，创新工场创始人、零一万物CEO李开复在回应大模型的商业化问题时表示，短期来看，大模型在中国To C的应用更有机会，但挑战在于推理成本高，在考虑PMF(产品市场匹配度)时，还要考虑技术需求、难度、成本等因素，并需要把握时间窗口。大模型最大的落地场景在哪?To B(企业端)和To C(消费端)赛道，哪...
通用大模型VS垂直大模型，你更青睐哪一方？
这里写目录标题 一、通用大模型简介二、垂直大模型简介三、通用大模型与垂直大模型的比较四、如何选择适合的模型五、通用大模型和垂直大模型的应用场景六、总结 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型的应用越来越广泛。无论是自然语言处理、计算机视觉还是其他领域，大模型都展现出了强大的能力。本文将围绕“通用大模型”和“垂直大模型”展开讨论，分析两者的优缺点，并探讨在不同场景下如何选择适合的模型。 一、通用大模...
开源AI大模型项目推荐
开源项目一直以来都是技术社区的重要组成部分，它们不仅促进了技术的创新和共享，也为无数开发者提供了学习和成长的平台。以下是几个当前热门且值得关注的开源大模型项目，希望能激发你的兴趣： 1. Hugging Face Transformers 简介：Hugging Face Transformers 是一个基于 PyTorch 和 TensorFlow 的自然语言处理库。它支持多种预训练模型，如 BERT、...
Semantic Kernel开发大模型应用示例
Semantic Kernel是微软开发的一种用于构建和运行大规模语言模型（如GPT-3）的工具。在Semantic Kernel的帮助下，开发者可以更容易地创建和管理大语言模型应用。 下面是一个简单的例子，展示如何使用Semantic Kernel开发一个基本的大语言模型应用。 环境设置 首先，确保你已经安装了Semantic Kernel库。你可以通过以下命令来安装它： pip install s...
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
1. RNN（Recurrent Neural Network）时间轴1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。关键技术 循环结构序列处理长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入信息，使其能够处理序列数据。每个节点不仅接收当前输入，还接收前一个节点的输出，从而形成记忆能力。创新点...
AI大模型在健康睡眠监测中的深度融合与实践案例
策略 6. 数据隐私与安全策略7. 深入探讨未来发展方向7.1. 多模态数据融合7.2. 自适应学习7.3. 跨平台集成 8. 深度学习模型优化9. 总结 随着穿戴设备的普及和AI技术的发展，利用AI大模型在睡眠监测中的应用成为可能。这种深度融合应用能够提供更准确、更个性化的睡眠分析与建议，帮助用户更好地管理睡眠健康。以下是AI大模型在穿戴设备睡眠监测中的应用方案、技术实现和优化策略。 1. 应用方案 ...
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
2 自动配置，如device_map="auto" 2.3 手动配置，如device_map="cuda:1" 三、总结 一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 本文重点介绍如何使用device_map进行单机多卡推理。 二、单机多卡推理之device_map 2.1 概述 devic...
【Python】在【数据挖掘】与【机器学习】中的应用：从基础到【AI大模型】
💖1.2 特征工程💕 💗二、Python在机器学习中的应用💕 💖2.1 监督学习💞 💖2.2 非监督学习💞 💗三、Python在深度学习中的应用💕 💖3.1 深度学习框架💞 💗四、Python在AI大模型中的应用💕 💖4.1 大模型简介💞 💖4.2 GPT-4o实例💞 💗五、实例验证💕 💖5.1 数据集介绍💞 💖5.2 模型构建与训练💞 💖5.3 模型优化💞 💗六、总结💕 在大数据时代，数据挖掘与机器...
ICLR24大模型提示(2/11) | BatchPrompt：多样本批量提示事半功倍
【摘要】由于大型语言模型 (LLM) 的 token 限制不断增加，使得长上下文成为输入，使用单个数据样本进行提示可能不再是一种有效的方式。提高效率的一个直接策略是在 token 限制内对数据进行批处理（例如，gpt-3.5-turbo 为 8k；GPT-4 为 32k），我们称之为 BatchPrompt。对于使用批处理数据进行提示，我们有两个初步观察结果。首先，我们发现与单一数据提示相比，在较长的...
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
一、引言 二、自动分词器（AutoTokenizer） 2.1 概述 2.2 主要特点 2.3 代码示例 三、总结 一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 本文重点介绍自动分词器（AutoTokenizer）。 二、自动分词器（AutoTokenizer） 2.1 概述 Auto...