记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
大语言模型(LLM)通过其参数储存了大量信息,这些信息主要以密集层中线性矩阵变换的权重形式存在。然而,参数规模的扩大必然导致计算成本和能源消耗的显著增加。 这种参数存储方式是否可以通过更高效的键值查找机制来优化? 尽管此前已有多项相关研究,但在当前 AI 架构规模下的实践尚属首次。 Meta 研究团队通过开发记忆层技术,成功实现了对现有大语言模型的性能提升。该技术通过替换一个或多个 Transf....

行为检测代码(一):超详细介绍C3D架构训练+测试步骤
C3D介绍 通过3D卷积操作核去提取视频数据的时间核空间特征。这些3D特征提取器在空间和时间两个维度上操作,因此可以捕捉视频流的运动信息。然后基于3D卷积提取器构造一个3D卷积神经网络,这个架构可以从连续视频帧中产生多通道的信息,然后在每一个通道都分离地进行卷积和下采样操作。最后将所有通道的信息组合起来得到最终的特征描述。C3D网络将完整的视频作为输入,不依赖于任何处理,可以轻松扩展到大数据集。....

揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化
近期,苹果公司发布了一份长达47页的文档,详细介绍了其在智能基础语言模型方面的研究和进展。这份文档不仅展示了苹果在人工智能领域的深厚实力,也为我们提供了一个深入了解智能基础语言模型的宝贵机会。 苹果智能基础语言模型的架构设计是其一大亮点。该模型采用了一种新颖的混合架构,结合了Transformer和RNN(循环神经网络...
云原生架构下的高性能计算解决方案:利用分布式计算资源加速机器学习训练
引言 随着大数据和人工智能技术的发展,机器学习模型的训练数据量和复杂度都在迅速增长。传统的单机训练方式已经无法满足日益增长的计算需求。云原生架构为高性能计算提供了新的可能性,通过利用分布式计算资源,可以在短时间内完成大规模数据集的训练任务。本文将探讨如何在云原生环境下搭建高性能计算平台,并展示如何使用 PyTorch 和 TensorFlo...
【机器学习】CLIP模型在有限计算资源下的性能探究:从数据、架构到训练策略
在人工智能领域,多模态模型正逐渐成为研究的热点。其中,CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)模型以其卓越的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。然而,在实际应用中,计算资源的有限性往往成为制约模型性能提升的关键因素。近期的研究在探讨如何在计算资源有限的条件下,优化CLIP模型的性能表现,取得了显著的成果。 一、数据:质量胜过数量,...

【人工智能】第二部分:ChatGPT的架构设计和训练过程
2.1 架构设计 ChatGPT的核心架构是基于Transformer解码器。Transformer解码器主要由多个堆叠的解码器层(Decoder Layer)组成,每个层包括以下几个关键组件: 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 自注意力机制是解码器的核心组件之一,用于捕捉输入序列中各个单词之间的关系。通过计算查询(Query)、键(Key...

多模态大模型不够灵活,谷歌DeepMind创新架构Zipper:分开训练再压缩
在多模态大模型领域,谷歌DeepMind最近提出了一种名为Zipper的创新架构,旨在解决当前多模态大模型灵活性不足的问题。Zipper的核心思想是将多模态大模型分解为多个单模态模型,然后通过一种名为“压缩”的过程将它们组合在一起,从而实现多模态生成能力。 Zipper的主要优势在于其灵活性和可扩展性。通过将多模态大模型分解为多个单模态模型...
ICML 2024:脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了
在2024年的国际机器学习会议(ICML)上,一项引人注目的研究突破吸引了众多学者的目光。这项由Ziqi Gao、Qichao Wang、Aochuan Chen、Zijing Liu、Bingzhe Wu、Liang Chen和Jia Li共同完成的工作,提出了一种新型的微调方法——傅立叶变换微调(Fourier Trans...
150B token从头训练,普林斯顿Meta发布完全可微MoE架构Lory
在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,大型语言模型的预训练一直是研究的热点。这些模型通过在海量数据上进行训练,能够学习到丰富的语言知识和模式,进而在多种下游任务中展现出卓越的性能。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和推理的效率问题逐渐凸显。为了解决这一问题,研究...
神经网络的基本概念、架构和训练方法
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。 在过去的几十年里,神经网络一直是人工智能领域中的热门研究方向之一。随着深度学习的兴起,神经网络的应用越来越广泛。本文将详细介绍神经网络的基本概念、架构和训练方法。 基本概念 神经元 神经元是神经网络的基本组成单元。它接收输入信号,通过对输入信号的处理产生输出信号。每个神经元都...

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金融级分布式架构
SOFAStack™(Scalable Open Financial Architecture Stack)是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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