文章 2023-05-22 来自:开发者社区

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 稀疏化的权重幅度最大化。所有通道对都被推测性地交换,并且只采用幅度增加最大的交换,然后生成新的排列并结束单次迭代....

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(2)
文章 2023-05-22 来自:开发者社区

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 Transformer 模型进行推理的难点,除了模型的规模不断扩大外,还有两个不可忽略的地方:内存消耗大:推理时,需要....

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(1)
高性能

10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉或微信中

为了提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业会构建 AI 助手,以便全天候(7x24)回应客户咨询。在阿里云上,只需 10 分钟即可构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。
技术解决方案背景图
问答 2023-05-21 来自:开发者社区

ai绘画应用云部署打不开

ai绘画应用云部署打不开

文章 2023-05-18 来自:开发者社区

ChatGPT 和对话式 AI 的未来:2023 年的进展和应用

人工智能(Artificial Intelligence)在过去一段时间以来以前所未有的速度快速发展。从自动化日常任务到重要提醒的设定,AI以各种方式渗透到我们的生活中。然而,在这个领域中迈出的最重要一步是ChatGPT。ChatGPT被瑞银(UBS)评为“有史以来增长最快的消费者应用程序”,于2022年11月30日正式推出。仅在推出的两个月内,它就成功吸引了超过1亿用户,为对话式人工智能领域创....

ChatGPT 和对话式 AI 的未来:2023 年的进展和应用
文章 2023-05-16 来自:开发者社区

AMD Instinct扩大生态系统 为HPC和AI应用程序提供Exascale级技术

3月22日,AMD宣布正式发布AMD Instinct生态系统,其中包括ASUS、Dell Technologies、HPE、Lenovo以及Supermicro在内更广泛的系统支持合作伙伴、全新AMD Instinct MI210加速器以及具备强大功能的ROCm 5软件。结合以上新特性和产品,AMD Instinct以及ROCm生态系统正在为拥有广泛基础的HPC和AI客户提供Exascale级....

AMD Instinct扩大生态系统 为HPC和AI应用程序提供Exascale级技术
文章 2023-05-16 来自:开发者社区

5G与AI“点燃”数字应用,云原生重塑数据库未来

进入2023年,5G与AI技术逼近爆发的临界点,即将点燃数字应用的宇宙。以ChatGPT为代表的AI大模型,引发了机器智能的涌现,不仅能够与人类进行创造性对话,还能代替程序员编写代码!而5G全面加速了物理世界的数字化,数字化的世界反过来强化了AI的连接,全球加速形成一台巨大的智能云计算机——科技正在激发人类文明的全新进化。而数据库作为传统基础软件,在即将到来的全新人类文明面前,正处于剧烈变动期。....

5G与AI“点燃”数字应用,云原生重塑数据库未来
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性(2)

2.1 方法介绍令ε={P1,...,Pn}表征 n 个病人的数据库。Pj 表征 K 个病人就诊数据记录,Pj = {x_1, . . , x_k},其中,x_k 发生在时间点 t_k,包含一组描述该次诊疗的医疗变量,考虑到第 j 个病人在时间点 t-1 的病史数据 Pj={x_1, . . . , x_t-1},我们的任务是预测时间点 t 的 ADE 的发生,并准确地解释为什么使用病人病史的整....

如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性(2)
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性(1)

本文结合《Explanation decisions made with AI》指南,重点对算法的应用场景和可解释性分析进行了梳理总结。英国的 Information Commissioner’s Office (ICO)和 The Alan-Turing Institute 联合发布了《Explanation decisions made with AI》指南。该指南旨在为机构和组织提供实用建....

如何解释AI做出的决策?一文梳理算法应用场景和可解释性(1)
文章 2023-05-13 来自:开发者社区

阿里达摩院五年磨一剑,重磅推出AI模型社区,直击“AI应用难”

“近十年来,AI的研究发展迅猛,但AI的应用始终是一大难题,使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周靖人表示,AI模型较为复杂,尤其是要应用于行业场景,往往需要重新训练,这使得AI只掌握在少数算法人员手中,难以走向大众化。而新推出的魔搭社区ModelScope,践行模型即服务的新理念(Model as a Service),提供众多预训练基础模型,只需针对具体场景再....

阿里达摩院五年磨一剑,重磅推出AI模型社区,直击“AI应用难”
文章 2023-05-13 来自:开发者社区

多模态流式 AI 编排平台,大规模减少新应用开发成本

/作者/胡子昊近年来,随着 AI 技术快速发展,已经有越来越多的视觉、语音、自然语言处理等不同模态的智能服务出现在我们的日常生活中,为我们提供丰富的 AI 能力。在每种模态内部,又可根据不同领域被细分为多种不同类别。以语音服务为例,目前已经拥有一句话识别、实时语音识别、录音文件识别、长文本语音合成等多个成熟的智能语音服务。语音识别公共云服务这些语音 AI 服务的整体处理流程类似,但是又有各自的结....

多模态流式 AI 编排平台,大规模减少新应用开发成本

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人工智能平台PAI

人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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