随着模型规模的不断扩大，其对计算资源的需求也水涨船高，高昂的内存和计算成本不仅限制了LLMs在高性能计算平台之外的应用，也增加了研究和开发的门槛，这对于资源有限的研究机构和企业尤其成问题，在这样的背景下，减小LLMs的大小和计算复杂度显得尤为重要，这可以使LLMs在更广泛的硬件平台上得到应用，包括那...

  近日，MistralAI发布了两款新型边缘模型——Ministral3B和Ministral8B，引发了科技界的广泛关注，这两款模型不仅在性能上表现出色，更在隐私保护方面独具优势，性能卓越，隐私优先Ministral3B和8B专为设备端计算设计，能够处理长达128k的文本信息，特别是Ministra...

  一、引言随着大型语言模型的兴起，自然语言处理，NLP，社区面临的主要挑战之一是如何高效地对模型进行微调，如果需要短期内改变模型的某些行为，重新进行参数微调可能会过于耗时和昂贵，在这种情况下，模型知识编辑，KnowledgeEditing，技术就显得尤为重要，本文主要研究模型知识编辑的鲁棒性，并重点探...

  本文介绍了一种名为，的方法，通过将现有的大型语言模型，LLMs，转化为混合专家网络，MoE，，从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题，该方法基于著名的LLaMA，27B模型，并将其参数分为多个专家，然后对转换后的MoE模型进行持续预训练以进一步提高性能，实验结果表明，在使用200B个标记...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天和大家聊聊一个经典的，贝壳提出的RAISEAgent架构，除了架构之外，还包含一个全面的智能体训练框架，从数据选取到场景增强等等，FromLLMtoConversationalAgent，AMemoryEnhancedArchitecturewith...

  亲爱的读者，感谢您阅读到这里，正如我们探讨的语言模型一样，每个人都有自己的潜力和价值，认清自己，要么接受平凡，要么踏踏实实从0到1去积累资源，这世上从来没有简单的、一蹴而就的成功，无论是AI的发展还是个人的成长，都需要持续不断的努力和积累，如果您也对科技、人工智能和个人发展感兴趣，欢迎关注我们的微信...

  01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型，LLMs，就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能，但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了，这是为什么呢，因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会，幻觉...

  自ChatGPT引领人工智能的新潮流以来，我们见证了大型语言模型，LLM，与私有数据结合的巨大潜力，这种结合不仅催生了功能强大的AI应用，也标志着AI专业能力的提升，然而，随着深入探究，我们发现传统的文本嵌入检索技术，Text2VecRAG，在处理知识库问答时仍存在局限，本文阐述如何通过图形RAG技...

  Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入，WordEmbedding，技术，它能够将单词表示为高维空间中的密集向量，从而捕捉单词之间的语义和语法关系，Word2Vec主要包含两种模型，Skip，Gram，跳字模型，和CBOW，ContinuousBagofWords，连续词袋模型，Skip，Gram与...

  01Havenask介绍Havenask是阿里巴巴广泛使用的自研大规模分布式检索系统，是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品，广泛应用在搜推广和大数据检索等典型场景，在2022年云栖大会，云计算加速开源创新论坛上完成开源首发，同时作为阿里云开放搜索OpenSearch底层搜索引擎，Ope...

  最近AI圈最火的无疑是OpenAI在2月15日发布的Sora，Sora可以根据文本生成一分钟的高清视频，生成的视频画质、连续性、光影等都令人叹为观止，Sora无疑将视觉生成推到新的高度，本文将重点回答三个问题，一、背景在国内外大多数AI厂商还在卷大语言模型之际，OpenAI悄无声息地发布了文生视频，...

  在最近的时间序列预测研究工作中，有一类工作将图学习和时间序列结合了起来，从图学习的视角理解时间序列预测，这类工作中，一种是用图学习建模多变量间的关系，解决多元时序预测问题；另一种是直接把时间序列中的各个时间步看成图中的一个节点，用图学习建模时间步之间的依赖关系，这篇文章汇总了近期4篇图学习视角解决时...

  先从简单的开始，而不是从复杂的开始；简单意味着成就感，复杂意味着挫败感，理论是来自于现实中的实践结果，理论来自于实践，验证于实践；单纯的理论是没有生存空间的，为什么你觉得大模型很难，甚至觉得学不会大模型，原因就在于你太沉迷于理论，而忽略了实践的意义，大模型不是一个纯理论的科学大模型技术并不是一个纯粹...

  数据集是大模型竞争的关键要素之一，AI大模型的突破得益于高质量数据的发展，训练大模型需要大规模、高质量、多模态的数据集，通常需要从各个领域和多个数据源收集数据，这些数据可以是文本、图像、语音、视频等多种形式，大语言模型训练使用的数据集规模爆发式增长，从2018年GPT，1数据集约为4.6GB，202...

  声望是技术人在AI.x社区的成长记录，技术人发布内容以及内容被推荐都会有相应的声望奖励，因此，声望越高代表着该用户在AI.x社区越德高望重——发布的有价值的内容越多，...。...