33_ LLM的定义与规模化：参数与计算力
引言：大语言模型的崛起与规模效应 在人工智能发展的长河中，2022年底ChatGPT的横空出世标志着大语言模型(LLM)时代的正式开启。自那时起，LLM技术以惊人的速度演进，从实验室走向产业应用，重塑着人类与计算机的交互方式。到2025年，全球LLMs已正式进入"模型即服务"（Maa...
AI-Compass LLM训练框架生态：整合ms-swift、Unsloth、Megatron-LM等核心框架，涵盖全参数/PEFT训练与分布式优化
AI-Compass LLM训练框架生态：整合ms-swift、Unsloth、Megatron-LM等核心框架，涵盖全参数/PEFT训练与分布式优化 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。 github地址：AI-Compass：https://github.com/tin...
公理训练让LLM学会因果推理：6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4
最近，一篇关于语言模型（LLM）的论文引起了广泛关注。该论文提出了一种名为"公理训练"的新方法，通过该方法，一个只有6700万参数的LLM能够学会因果推理，并在多个任务上表现出与万亿参数级的GPT-4相媲美的性能。 论文中，研究人员首先指出了因果推理在现实世界中的重要性。他们指出&#...
modelscope中关于用swift对LLM量化时，参数的含义咨询
https://modelscope.cn/docs/LLM%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%96%87%E6%A1%A3 链接中对原始模型量化，类似这样的命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \ --model_type qwen1half-7b-chat --quant_bits 4 \ --dataset alpaca-z...
从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗
最近，一篇名为“Scalable MatMul-free Language Modeling”的论文在人工智能领域引起了广泛关注。这篇论文提出了一种全新的方法，可以在不使用矩阵乘法（MatMul）的情况下，实现大规模语言模型（LLM）的高效训练和推理。 矩阵乘法是深度学习中最常用的操作之一ÿ...
谷歌发布MediaPipe LLM Inference API，28亿参数模型本地跑
在人工智能领域，模型的规模和性能一直是推动技术进步的关键因素。随着计算能力的提升和算法的优化，AI模型变得越来越庞大，它们能够处理更复杂的任务，提供更精准的服务。然而，这些大模型往往需要强大的硬件支持，限制了它们在移动设备和个人电脑上的应用。谷歌最新发布的MediaPipe LLM Inference API，正是为了打破这一限制，让28亿参数的大模型也能在本地设备上流畅运行。 这一API的推.....
OpenSearch LLM智能问答钉钉机器人对接怎么选择模型和自定义扩展参数？
OpenSearch LLM智能问答钉钉机器人对接怎么选择模型和自定义扩展参数？
OpenSearch LLM智能问答 这个模型的选择，在http的接口参数里面没有看到，是不是没有？
OpenSearch LLM智能问答 这个模型的选择，在http的接口参数里面没有看到，是不是没有放出来？
OpenSearch LLM智能问答接口header相关的参数说明文档没找到，能不能发一份？
OpenSearch LLM智能问答 https://help.aliyun.com/document_detail/2412580.html?spm=a2c4g.2392379.0.0.682964dddhHSOi 接口header相关的参数说明文档没找到，能不能发一份？
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