让大模型轻装上阵:LoftQ 量化框架助力高效推理
大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理领域取得了巨大成功,但其庞大的参数规模也带来了巨大的存储和计算负担。为 … 阅读更多
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大型语言模型(LLMs)在各种任务中表现出色,但它们也经常犯事实错误。这是因为它们仅仅依赖于自身参数化的知识, … 阅读更多
近年来,人工智能领域取得了突破性的进展,模型的能力不断提升,应用范围也越来越广。从语言模型到视觉模型,从单一任 … 阅读更多
K-Means 聚类是机器学习中广泛应用的一种无监督学习方法,用于识别大型数据集中的模式。近年来,半定规划 ( … 阅读更多
大型模型训练的成本越来越高,如何降低训练成本并保持模型性能成为了研究热点。本文将介绍一种名为InfoBatch … 阅读更多
近年来,深度学习技术在各个领域取得了巨大成功,但其有效训练通常需要大量完美标注的数据,这在实际应用中是一个巨大 … 阅读更多
近年来,视频语言预训练(VLP)成为视频理解领域的一种热门方法。尽管取得了令人瞩目的成果,但现有研究主要集中在 … 阅读更多
在当今数据驱动的时代,表格数据无处不在,从客户信息到金融交易记录,再到科学实验数据,表格数据承载着海量的信息。 … 阅读更多
推荐系统旨在根据用户的偏好数据预测个性化的排名,例如购买、点击和评分等历史交互行为。随着语言模型(LM)的兴起 … 阅读更多
在大规模生成式AI模型(Large Language Models, LLMs)越来越普及的今天,确保这些模型 … 阅读更多