从AI推理性能优化角度看LLaMA的模型结构和源码
几个月前，FB开源了LLAMA，LLAMA1包括三个参数量的模型7B、13B、65B， 证明了完全可以通过公开数据集来训练最先进的模型，而无需使用专有和不可获取的数据集，同时LLaMA-13B 在大多数benchmark优于 GPT-3，尽管大小只有后者的1/10。在更大规模上，LLaMA-65B
AI Coding Assistant 智能编程助手方案指标对比
前端： HTML、JavaScript、CSS、Less、swan、San、Vue、Scss、Sass、Stylus、pug、mermaid。基于智能生成、智能问答2大核心能力，覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码翻译、代码调试、代码检查等八大研发场景。支持注释生成
Cohere For AI 推出了 Aya，这是一款覆盖超过 100 种语言的大型语言模型（LLM）
Cohere For AI 的研究团队，也就是 Cohere 的非营利性研究实验室 C4AI，今日宣布了一项激动人心的进展：推出了一款名为 Aya 的全新、开源、大规模多语言生成式大型语言模型（LLM），覆盖超过 101 种语言。这一跨越性的创举，使得 Aya 的语言覆盖范围是现有开源模型的两倍多，
ChatGPT丨“成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT应用指南“
光谱遥感、AI人工智能、ChatGPT、遥感数据处理、数据分析、预测建模、卫星图像、摄影侦察、GEE、python、envi、遥感影像处理、机器学习
最强开源模型 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 详细介绍：稀疏 Mixtral of experts
同样，在推理过程中，假设每个令牌仅使用两名专家，推理速度 (FLOP) 就像使用 12B 模型（而不是 14B 模型），因为它计算 2x7B 矩阵乘法，但共享一些层。然后，输入的信息将以最高的概率发送给专家，确保最合适的专家处理手头的任务。C) 另请注意，虽然有推理服务，但实现了 FP8 实现，每个
AI大模型应用入门实战与进阶：6. 图像识别大模型的实战与进阶
1.背景介绍图像识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、深度学习、机器学习等多个领域的知识和技术。随着数据量的增加和计算能力的提升，图像识别大模型的应用也逐渐成为了人工智能领域的一个热点话题。本文将从以下几个方面进行阐述：1.1 图像识别大模型的发展历程1.2 图像识别大模型的应用场景
【AI大语言模型】ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的应用
AI大模型、地学、GIS、气象、农业、生态、环境、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、机器/深度学习
Mistral AI 的大语言模型怎么样？
对用户来说，更多的选择没坏处；如果这个选择本身还很优质，那就更棒了。对话早上，我收到了 Mistral 发来的邮件，提示我拥有了访问 Le Chat 的权限。我一时觉得很奇怪，什么是 Le Chat？然后我才弄明白，原来是 Mistral 对标 ChatGPT ，推出了一个自己的对话机器人界面。虽然
WhisperFusion：具有超低延迟无缝对话功能的AI系统
WhisperFusion 基于 WhisperLive 和 WhisperSpeech 的功能而构建，在实时语音到文本管道之上集成了大型语言模型 Mistral (LLM)。
清华系面壁MiniCPM：国产AI模型新突破，2B小钢炮成本效率双优
在人工智能的快速发展中，模型的规模和性能成为衡量先进技术的关键指标。最近，清华系创业团队面壁智能发布的面壁MiniCPM模型，以其2B（24亿）参数的“小钢炮”身份，成功挑战了70亿参数的国际大模型Mistral-7B，实现了在多项AI评测中的领先成绩。
第二章：AI大模型的基础知识2.3 自然语言处理基础2.3.1 词向量表示
在本篇博客文章中，我们将深入探讨自然语言处理（NLP）领域的一个重要概念：词向量表示。我们将从背景介绍开始，然后讲解核心概念与联系，接着详细解析核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。在此基础上，我们将提供具体的代码实例和详细解释说明，以及实际应用场景。最后，我们将推荐一些工具和资源，并总结未来
第一章：AI大模型概述1.1 AI大模型的定义与特点1.1.1 什么是AI大模型
1.背景介绍AI大模型是指具有极大规模、高度复杂结构和强大计算能力的人工智能模型。这类模型通常用于处理大规模、高维度的数据，并能够实现复杂的智能任务，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。AI大模型的发展与人工智能领域的进步紧密相连，它们共同推动了各种新的应用和技术创新。1.1 人工智能的发展历程
各种AI的调试日记——辅助工作篇
记录使用各种AI（语言大模型）的心得和总结
第四章：AI大模型的主流框架 4.3 Keras
1.背景介绍1. 背景介绍Keras是一个开源的深度学习框架，基于Python编写，可以用于构建和训练神经网络。它简单易用，具有高度可扩展性，可以与其他深度学习框架（如TensorFlow、Theano和CNTK）一起工作。Keras被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。Ker
香港科技园公司董事车品觉：探秘大数据背后的大语言模型世界
大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业在数字时代的大舞台上，大数据与大语言模型的交汇如同星辰般璀璨，勾勒出创新之路的奇妙轨迹。这两者的完美契合不仅是科技领域的巨大突破，更是创新之路的重要交汇点。作为大数据领域的一位先锋者，香港科技园公司董事、太平绅士、香港特区政府数字经济发展委员会委员车品觉
AI时代，普通人如何借势？
算法和人工智能是如何影响我们的生活的？本书便是在这种背景下诞生的，它告诉我们应该如何正确看待数字技术，人工智能时代里我们的优势是什么，以此我们提供掌控自己生活的策略和方法，以避免被人工智能掌控。格尔德·吉仁泽提出的“稳定世界原则”好像帮我们理解人工智能提供了一个新的视角，在了解了AI 的这个特点后，
第二章：AI大模型基础知识 2.3 自然语言处理基础
1. 背景介绍1.1 自然语言处理的发展历程自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自20世纪50年代以来，自然语言处理技术经历了从基于规则的方法、基于统计的方法到现在基于
从基础到高级：AI大模型开发的技术栈
1.背景介绍AI大模型开发的技术栈是指一系列用于构建和训练大型人工智能模型的技术和工具。这些模型通常涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。随着数据规模的增加和计算能力的提高，AI大模型的性能和应用范围不断扩大。本文将从基础到高级，详细介绍AI大模型开发的技术栈。1.1 背景AI大模型开
清华AutoGPT：掀起AI新浪潮，与GPT4.0一较高下
近日，清华大学研发的AutoGPT在人工智能领域掀起了一股热潮。这款基于自然语言处理技术的AI模型，以其强大的语言理解和生成能力，吸引了众多关注。本文将详细介绍清华AutoGPT的特点，并将其与GPT4.0进行对比，通过简单问答和代码示例，展现两者的异同。
从0开始构建自己的AI大模型
深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑的学习过程来自动学习和预测的技术。2006年，Hinton等人提出了Dropout技术，这是深度学习的重要突破。2009年，Hinton等人开发了深度卷积神经网络（CNN），这是深度学习的另一个重要突破。2012年，Alex Krizhevsky等人使用深度卷积
