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浅谈Llama3.1,从结构、训练过程、影响到数据合成

浅谈Llama3.1,从结构、训练过程、影响到数据合成

浅谈Llama3.1,从结构、训练过程、影响到数据合成

Llama3.1系列模型的开源,真让大模型格局大震,指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5,让开源追赶闭源成为现实。

来自主题: AI技术研报
12453 点击    2024-08-20 14:39
浙大李玺团队:指代表达理解新方法,ScanFormer粗到细迭代消除视觉冗余

浙大李玺团队:指代表达理解新方法,ScanFormer粗到细迭代消除视觉冗余

浙大李玺团队:指代表达理解新方法,ScanFormer粗到细迭代消除视觉冗余

作为基础的视觉语言任务,指代表达理解(referring expression comprehension, REC)根据自然语言描述来定位图中被指代的目标。REC 模型通常由三部分组成:视觉编码器、文本编码器和跨模态交互,分别用于提取视觉特征、文本特征和跨模态特征特征交互与增强。

来自主题: AI技术研报
7098 点击    2024-08-20 14:36
LLM数学性能暴涨168%,微软14人团队力作!合成数据2.0秘诀曝光,智能体生成教学

LLM数学性能暴涨168%,微软14人团队力作!合成数据2.0秘诀曝光,智能体生成教学

LLM数学性能暴涨168%,微软14人团队力作!合成数据2.0秘诀曝光,智能体生成教学

合成数据2.0秘诀曝光了!来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct,能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3,在多项基准上刷新了SOTA。

来自主题: AI技术研报
10674 点击    2024-08-19 14:52
大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法

大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法

大模型终端部署新趋势:硬件直接支持混合矩阵乘法

在人工智能领域,模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大,其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术,由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率,已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而,如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式,那么低比特量化的优势将无法发挥。

来自主题: AI资讯
5189 点击    2024-08-19 14:49