生成式 AI 大语言模型（LLMs）核心算法及源码解析：预训练篇
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在各领域展现出强大的潜力。本文深入剖析了 LLMs 预训练阶段的核心算法和关键源代码实现，旨在全面、系统地阐述其背后的技术原理和实现细节。通过对算法架构、训练方法和代码实现的详实分析，我们期望这些内容能够为大模型领域的学习者和研究者提供有益参考，感兴趣的读者可以沿着文中技术脉络深入探索。 1....
登上Nature的AI芯片设计屡遭质疑，谷歌发文反击，Jeff Dean：质疑者连预训练都没做
2020年，谷歌的深度强化学习方法AlphaChip在Nature杂志上发表，并开源在GitHub上。这一方法能够生成超越人类水平的芯片布局，引发了AI在芯片设计领域研究的热潮。AlphaChip已被广泛应用于Alphabet公司内部以及外部芯片制造商的最先进芯片中。然而，近期有一篇未经过同行评审的论文在ISPD 2023会议上对Alpha...
通义语音AI技术问题之预训练模型的推理与微调如何解决
问题一：FunASR如何支持预训练模型的推理与微调？ FunASR如何支持预训练模型的推理与微调？ 参考回答： FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练好的模型的推理与微调。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.com/ask/656839 ...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决
问题一：为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展？ 为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展？ 参考回答： 由于会议数据的高度保密性，大规模公开数据集的缺失一直制约着会议理解和生成技术的发展。缺乏这样的数据集使得研究人员难以对算法进行训练和验证。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型的主题分割效果的提升如何解决
问题一：文本语义主题分割在通义听悟中有何作用？ 文本语义主题分割在通义听悟中有何作用？ 参考回答： 文本语义主题分割在通义听悟中起着基石作用，它可以将长篇章文本按照各部分所表达的中心思想分割成一系列语义片段，为“文本分段”以及“章节速览分话题”等功能提供支持。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://develo...
通义语音AI技术问题之Qwen-Audio对多任务预训练中的干扰问题如何解决
问题一：Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是什么？ Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是什么？ 参考回答： Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是让语义大模型进化到多模态大模型，使模型能够直观地感知和解析图像与音频信息，特别是掌握对丰富音频信号的感知与理解，并实现有效的音频互动。 &nb...
AI信任危机之后，揭秘预训练如何塑造机器的可信灵魂
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的可信度一直是一个备受关注的话题。近年来，随着AI技术的不断发展，人们开始意识到这些模型在可靠性、隐私、毒性、公平性和鲁棒性等方面可能存在的问题，这引发了一场关于AI信任危机的讨论。为了解决这个问题，研究人员开始重新审视LLMs的预训练阶段，并试...
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day4打卡：预训练+微调范式
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程✅ Bert - 预训练+微调范式✏️：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的意思是基于双向Transformer的编码器表示，BERT的核心思想是使用双向Transformer来编码文本数据，从而获得文本中每个词的上下文相关的向量表示....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
+关注