大模型长文本阅读能力如何评估？
大模型长文本阅读能力如何评估？长文本处理能力对LLM的重要性是显而易见的。在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k，然而今日，128k的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。那你知道LLMs的长文本阅读能力如何评估吗？
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6891 点击 2024-08-14 11:25
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长文本处理能力对LLM的重要性是显而易见的。在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k，然而今日，128k的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。那你知道LLMs的长文本阅读能力如何评估吗？
T-MAC是一种创新的基于查找表（LUT）的方法，专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型（LLMs）推理而设计，无需权重反量化，支持混合精度矩阵乘法（mpGEMM），显著降低了推理开销并提升了计算速度。
代码生成和补全任务做不完了？！
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多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
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