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標簽 > 大模型
以大模型作為基礎模型支撐AI產(chǎn)業(yè)應用邏輯已經(jīng)被證明實用性，AI大模型為AI落地應用提供了一種通用化的解決方案；各自各樣參數(shù)不一、面向不同行業(yè)、面向不同任務的“大模型”也陸續(xù)發(fā)布，大模型已經(jīng)成為整個AI 界追逐的寵兒，AI大模型有效果好、泛化性強、研發(fā)流程標準化程度高等特點。
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進入deepseek-r1詳細頁面，在下拉式列表選擇適合你的模型精度，精度越高，思考越精細，模型也越大，對電腦配置的要求也越高。然后復制右邊文本框里的命...
作者：算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 之前我們分享了《從零開始訓練一個大語言模型需要投資多少錢》，其中高昂的預訓練費用讓許多對大模型預訓練技術感興趣...
2025-02-19 標簽：數(shù)據(jù)集大模型LLM 1.9k 0
本文總結了大模型領域常用的近100個名詞解釋，并按照模型架構與基礎概念，訓練方法與技術，模型優(yōu)化與壓縮，推理與應用，計算與性能優(yōu)化，數(shù)據(jù)與標簽，模型評估...
Agent應用實戰(zhàn)：從廣告智能助手落地到平臺化賦能
前言 自2022年底ChatGPT發(fā)布以來，大模型成為非常火爆的話題。如何在生活和工作中把大模型用的更好、更具價值，業(yè)界一致認為Agent是其中一個重要...
DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研發(fā)的推理模型 。DeepSeek-R1采用強化學習進行后訓練，旨在提升推理能...
科學AI需要可解釋性人工智能的崛起，尤其是深度學習的發(fā)展，在眾多領域帶來了令人矚目的進步。然而，伴隨這些進步而來的是一個關鍵問題——“黑箱”問題。許多人...
用DeepSeek-R1實現(xiàn)自動生成Manim動畫
? 作者：算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 前面我們分享了在本地運行能與OpenAI-o1 能力相媲美的DeepSeek-R1 模型。本文將介紹如何使...
本期Kiwi Talks將從集群Scale Up互聯(lián)的需求出發(fā)，解析DeepSeek在張量并行及MoE專家并行方面采用的優(yōu)化策略。DeepSeek大模型...
越來越多的技術團隊開始使用 FP8 進行大模型訓練，這主要因為 FP8 有很多技術優(yōu)勢。比如在新一代的 GPU 上，F(xiàn)P8 相對于 BF16 對矩陣乘算...
作者：京東零售 王家興 一、個人簡介 我是21屆校招生，博士畢業(yè)于中國科學院-自動化研究所。2021入職博士管培生，現(xiàn)任京東零售-技術研發(fā)與數(shù)據(jù)中心-智...
2025-01-09 標簽：大模型 462 0
2024年是大模型在邊緣側&端側落地的第一年。從這一年開始，頭部手機廠商在自己的旗艦機型中內置了3B以下的本地大模型，證明了3B以下大模型的商業(yè)...
數(shù)據(jù)科學數(shù)據(jù)挖掘的核心是是對海量數(shù)據(jù)進行有效的篩選和分析。傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)篩選依賴于數(shù)據(jù)驅動的方法，如包裹式、過濾式和嵌入式篩選。隨著大模型的發(fā)展，本文將探討...
2024-12-03 標簽：語言模型海量數(shù)據(jù)大模型 2.1k 0
本文通俗簡單地介紹了什么是大模型、大模型是怎么訓練出來的和大模型的作用。 ? 什么是大模型 大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的時候...
基于AX650N/AX630C部署多模態(tài)大模型InternVL2-1B
InternVL2是由上海人工智能實驗室OpenGVLab發(fā)布的一款多模態(tài)大模型，中文名稱為“書生·萬象”。該模型在多學科問答（MMMU）等任務上表現(xiàn)出...
隨著大語言模型的廣泛應用，模型的計算需求大幅提升，帶來推理時延高、資源消耗大等挑戰(zhàn)。
大模型由于其在各種任務中的出色表現(xiàn)而引起了廣泛的關注。然而，大模型推理的大量計算和內存需求對其在資源受限場景的部署提出了挑戰(zhàn)。業(yè)內一直在努力開發(fā)旨在提高...
全流程演示：如何從0到1構建分布式GPU計算環(huán)境
本文將從硬件選型，到服務器側的基礎配置、GPU驅動安裝和集合通訊庫配置，以及無損以太網(wǎng)的啟用，直至大模型導入和訓練測試，帶您跑通搭建分布式計算環(huán)境的全流程。
作者：京東物流 冷先鋒 近年來，隨著人工智能和大模型技術的發(fā)展，設計稿（UI視圖）自動生成代碼的技術也在不斷進步。本文將探討幾家知名企業(yè)在這一領域的探索...
端到端自動駕駛在大規(guī)模駕駛數(shù)據(jù)上訓練，展現(xiàn)出很強的決策規(guī)劃能力，但是面對復雜罕見的駕駛場景，依然存在局限性，這是因為端到端模型缺乏常識知識和邏輯思維。
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