LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的能力,例如 o1 已能生成长度高达 100K tokens 的序列。然而,这也给 KV cache 的存储带来了严峻挑战。为应对这一难题,“hybrid model” ...
pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install modelscope transformers sentencepiece ...
DeepSeek MoE目前推出的版本参数量为160亿,实际激活参数量大约是28亿。与自家的7B密集模型相比,二者在19个数据集上的表现各有胜负,但整体比较接近。而与同为密集模型的Llama 2-7B相比,DeepSeek MoE在数学、代码等方面还体现出来明显的优势。但两种密集模型的 ...
虽然目前还不如顶尖的 Claude3.5 Haiku 等,但考虑到它是一目十行的效率,能保持这个生成质量已经是非常哇塞了。 我们也在官方放出的 Mercury Coder Playground ...
如果A是注意力分数矩阵,添加一个相对位置偏差矩阵B: 下面是一个在PyTorch中实现相对位置嵌入的简单代码,该实现与Transformer-XL的实现方式相近。 import torch import torch.nn as nn class RelativePositionalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, max_len, d_model): ...
如此高效且达到商业级的新型语言模型自然吸引了不少关注,著名 AI 研究科学家 Andrej Karpathy 发帖阐述了这项成果的意义。他表示,不同传统的自回归 LLM(即从左到右预测 token),扩散模型是一次性向所有方向进行预测 —— 从噪声开始,逐渐去噪成 token ...
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来自MSN混合专家架构(MoE) 与 Transformer 融合的·深度解读在人工智能领域,混合专家架构(MoE)与Transformer架构的融合正在成为推动大模型发展的新趋势。文章深入剖析了MoE架构的核心理念、优势以及与Transformer架构的融合方式,探讨了这种融合如何提升模型的计算效率、扩展性和适应性,供大家参 ...
LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的 ... 为应对这一难题,“hybrid model” 成为了一条备受关注的可行路径:它在标准 transformer 的部分层中引入更高效 ...
DeepSeek引入了Multi-Head Latent Attention(MLA),一种配置了低秩键值联合压缩(low-rank key-value joint ...
随着语音交互技术的快速发展,2024 年成为语音 AI 领域突破性发展的一年。从 OpenAI Voice 模式到全双工(Fully duplexed)语音转语音系统,技术的进步让 Voice Agent ...
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人人都是产品经理 on MSNAI大模型技术解析-大模型背后的秘密随着AI技术的飞速发展,大模型如ChatGPT等已成为人工智能领域的热门话题。然而,这些看似“灵性”的创造行为背后,实则隐藏着精密的机械逻辑和技术架构。本文将深入解析AI大模型背后的秘密,从Chat的含义、LLM(大型语言模型)的定义、Token的计 ...
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