本文分享自華爲雲社區《使用Python實現深度學習模型：注意力機制（Attention）》，作者：Echo_Wish。 在深度學習的世界裏，注意力機制（Attention Mechanism）是一種強大的技術，被廣泛應用於自然語言處理（NL
引言 隨着人工智能技術的飛速發展，大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）和智能體（Agent）已經成爲推動該領域進步的關鍵技術，這些技術不僅改變了我們與機器的交互方式，而且爲各種應用和服務的開發提供了前所未有的可能性。正確理解這三者
近年來，向量搜索領域經歷了爆炸性增長，尤其是在大型語言模型（LLMs）問世後。學術界開始重點關注如何通過擴展訓練數據、採用先進的訓練方法和新的架構等方法來增強 embedding 向量模型。 在之前的文章中，我們已經深入探討了各種類型的 e
一、背景知識 在ChatGPT引發全球關注之後，學習和運用大型語言模型迅速成爲了熱門趨勢。作爲程序員，我們不僅要理解其表象，更要探究其背後的原理。究竟是什麼使得ChatGPT能夠實現如此卓越的問答性能？自注意力機制的巧妙融入無疑是關鍵因素
隨着人工智能技術的不斷髮展和普及，越來越多的領域開始應用AI技術來解決實際問題。其中，大模型作爲一種重要的技術手段，得到了廣泛的應用。然而，如何提高大模型的性能，使其更好地適應各種應用場景，一直是業界關注的焦點。本文將介紹一種有效的技術手段
一、引言 隨着深度學習技術的快速發展，語言大模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展。然而，傳統的微調方法通常需要大量的計算資源和時間，對於實際應用來說並不友好。爲了解決這個問題，LoRA微調技術應運而生。LoRA（Low-Rank Adap
AI大模型的相關的一些基礎知識，一些背景和基礎知識。 多模型強應用AI 2.0時代應用開發者的機會。 0 大綱 AI產業的拆解和常見名詞 應用級開發者，在目前這樣一個大背景下的一個職業上面的一些機會 實戰部分的，做這個agent，即所謂智
技術領域 自然語言處理領域。 應用場景： 適用於自然語言處理領域，通過命名實體識別（Named Entity Recognition，NER），準確識別實體。依託自然語言處理領域，基於人民日報數據及構造的輿情公告數據，提出一
隨着人工智能技術的快速發展，大模型已成爲許多領域的熱門話題。然而，大模型的創建並不是一件容易的事情。在本文中，我們將從零開始學習如何創建一個大模型，幫助讀者掌握大模型的創建過程。 一、數據收集 創建大模型的首要任務是收集數據。數據是大模型的
二、使用了BERT模型和指代消解算法： 加入BERT語言預處理模型，獲取到高質量動態詞向量。 融入指代消解算法，根據指代詞找出符合要求的子串/短語。 【2】融入指代消解算法，根據指代詞找出符合要求的子串/短語 指代消解
在之前的文章中《RAG 修煉手冊｜RAG敲響喪鐘？大模型長上下文是否意味着向量檢索不再重要》，我們已經介紹過 RAG 對於解決大模型幻覺問題的不可或缺性，也回顧瞭如何藉助向量數據庫提升 RAG 實戰效果。 今天我們繼續剖析 RAG，將爲大
本文章由飛槳星河社區開發者高宏偉貢獻。高宏偉，飛槳開發者技術專家（PPDE），飛槳領航團團長，長期在自媒體領域分享 AI 技術知識，博客粉絲 9w+，飛槳星河社區 ID 爲 GoAI 。分享分爲上下兩期，本期分享從主流多模態模型和多模態實戰
一、背景 對於算法工程師來說，通常採用python語言來作爲工作語言，但是直接用python部署線上服務性能很差。這個問題困擾了我很久，爲了緩解深度學習模型工程落地性能問題，探索了Nvidia提供的triton部署框架，並在九數中臺上完成
一、大模型概述 在人工智能領域，模型的大小和複雜度是衡量其性能的重要指標。大模型通常指的是參數數量龐大、結構複雜的深度學習模型，如GPT-3、BERT等。它們通過訓練大量的數據，能夠捕捉到更豐富的語義信息，從而在各種任務中表現出色。 二、大
隨着人工智能技術的快速發展，深度學習模型在各個領域的應用越來越廣泛。尤其是自然語言處理領域，大型預訓練語言模型（Large Pre-trained Language Model, LLM）如GPT、BERT等已成爲許多任務的首選模型。然而，
