大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈,例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容,利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
我们分别使用普通、async和defer的方式加载1.js、2.js、3.js,观察控制台的打印结果:
语音播报(Text to Speech,下文简称TTS),基于华为智慧引擎(HUAWEI HiAI Engine)中的语音播报引擎,向开发者提供人工智能应用层API。该技术提供将文本转换为语音并进行播报的能力。
预训练语料超2万亿tokens(GPT3.5只有3000亿tokens),幻觉、超长文本任务处理实测问题超过GPT4,腾讯云、广告、微信搜一搜、小程序等多个生态已经接入测试……的确给出了一张令人耳目一新的答卷。
今天,在商汤科技「大爱无疆·日日新」人工智能论坛上,我们看到升级版的「商汤日日新SenseNova」大模型体系。
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入,注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer,不过以上方案无一例外都需要在训练阶段引入。针对当前大模型微调成本高的问题,更多研究放到如何在模型外部支持长文本输入。先讨论下为啥当前的大模型会在推理时存在输入长度的限制,主要有以下几点原因
最近,大模型创投领域又发生了一件大事:大模型初创公司 Anthropic 获得了亚马逊 40 亿美元的融资。该笔融资几天后,又有消息传出,谷歌等也要向这家公司再投 20 亿美元。听到这些消息,不少人可能会问,这家公司有何过人之处?别急,我们来问一下新必应。
我们知道,BERT无法处理超长文本的根本原因是BERT使用了从随机初始化训练出来的绝对位置编码,一般的最大位置设为了512,因此顶多只能处理512个token,多出来的部分就没有位置编码可用了。当然,还有一个重要的原因是Attention的O(n^2)复杂度,导致长序列时显存用量大大增加,一般显卡也finetune不了
上周,月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下对话式 AI 助理产品 Kimi 应用现已支持 200 万字无损上下文输入。去年 10 月发布时,Kimi 仅支持 20 万字的无损上下文输入长度。而在此前,GPT-4Turbo-128k 公布的数字约 10 万汉字,百川智能发布的 Baichuan2-192K 能够处理约 35 万个汉字。
我们都知道,到今天(2021/03/06),CSS 提供了两种方式便于我们进行文本超长的打点省略。
本文实例讲述了Android开发中TextView文本过长滚动显示实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
利用这种方法,研究人员对GPT-4和国内知名的Kimi Chat进行了“数星星”测试。
对于电影来说,除了精准回答所涉细节,LLaMA-VID也能对角色进行十分准确的理解和分析。
腾讯云ES客户-某头部在线教育公司在微信群中反馈连续两天在晚上19:30左右业务侧查询ES集群时出现较大面积查询拒绝现象,且查询耗时从原先的100ms以下上涨到900ms以上,如图1所示。
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上下文窗口长度达到了100万token,持平了谷歌同时推出的王炸Gemini 1.5,伯克利出品。
内文这个东西就像长篇大论的描述,跟在WORD里面一样可以输入无数个字。如果在sap中输入事务码进去可以维护多少个字都可以,但是如果是用.NET调用BAPI传进去内文的话,会将内文超过132个字符的内容全部截掉。要怎么样才能全部导入所有内文呢?
Linux下的Vim代码编辑器简单好用,但是本身对编程语言的关键字高亮及配色需要用户自己设置。下面这篇文章主要就给大家介绍了关于Vim自定义高亮分组及实用技巧的相关内容,需要的朋友们下面来一起看看吧。
一个表,1.5w条数据,字段: id,name,content,last_update_time
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今大型语言模型(如 ChatGPT)风靡全球,其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作,如撰写电子邮件,创作博客文章,都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域,如小说,剧本,长篇文案等领域却显得力不从心。 近期,来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT,一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM,通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成,
10 月 30 日,百川智能正式发布 Baichuan2-192K 长窗口大模型,将大语言模型(LLM)上下文窗口的长度一举提升到了 192K token。
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】「日日新SenseNova」大模型体系发布,商汤正式官宣入局! 商汤正式加入ChatGPT战局! 就在昨天,商汤在发布会现场一口气来了个全套的,大模型文生图、代码生成、做视频、2D/3D数字人.... 话不多说,直接上图。 一个人类站在非常有未来感的建筑面前,畅想平行宇宙种种可能。 只需5分钟真人视频素材,活灵活现的数字人就来了。 还有代码翻译实时演示,码农狂喜。 日日新,又日新 这些让所有人惊呆的大模型能力,便来自商汤的「日日新Se
dongle 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 编码解码和加密解密库
2023年9月7日上午腾讯全球数字生态大会上,腾讯集团高级执行副总裁、腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,腾讯将迈入“全面拥抱大模型”时代,并同时宣布,腾讯自主研发的通用大语言模型——混元,正式面向产业亮相。据腾讯官方方面表示,混元大模型的中文能力已经超过 GPT3.5。
家人们谁懂,连大模型都学会看好莱坞大片了,播放过亿的GTA6预告片大模型还看得津津有味,实在太卷了!
数据准备是模型训练的基础,本教程将详细介绍Transformer在自然语言处理任务中的数据准备过程。我们将以文本分类任务为例,手把手教你如何获取质量好的语料,进行数据清洗与预处理,制作符合Transformer输入要求的训练集、验证集和测试集。
RSA密码是1978年美国麻省理工学院三位密码学者R.L.Rivest、A.Shamir和L.Adleman提出的一种基于大合数因子分解困难性的公开密钥密码。由于RSA密码既可用于加密,又可用于数字签名,通俗易懂,因此RSA密码已成为目前应用最广泛的公开密钥密码。RSA算法是现今使用最广泛的公钥密码算法,也是号称地球上最安全的加密算法。在了解RSA算法之前,先熟悉下几个术语,根据密钥的使用方法,可以将密码分为对称密码和公钥密码。
论文 1:DeepDebug: Fixing Python Bugs Using Stack Traces, Backtranslation, and Code Skeletons
比如,面对超长文本描述,它(下图最右列)比Stable Diffusion和DALL-E 2表达的都更精确:
Prompt:请帮我写一篇专利,专利的主要内容是:本发明涉及农业种植技术领域,具体是一种农业种植用种子筛选装置,…,筛选机构与除尘机构之间设置有震动机构,本发明,通过设置除尘机构,一方面,第一风机可以将种子中含有的细小杂质吹起,另一方面,…,可以实现除尘箱和放置框的上下震动,使筛分更加快速有效的进行。不少于4k字
俗话说“工欲善其事,必先利其器”,做会议记录有很多专业的工具,比如说onenote、notion、印象笔记、WPS等等。
然而,由于自注意机制具有与输入序列长度N相关的二次方时间和记忆复杂度O(N^2),因此将它们扩展到长序列(如长文档或高分辨率图像)是非常费时费内存的。
之前一直使用mysql作为存储数据库,虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储,hive作为简单查询工具,maxcompute作为大数据查询服务等等,但没有感觉多少差别。事实上,我们往往听说SQL-92标准之类的云云!
学会自定义表中每一个字段(列)的数据类型,对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助!
截至今天,全国已经有了200多个大模型,未来新模型的增量和增速将持续放缓,应用侧的比拼会愈发激烈。
自3天前Sora发布以来,由图灵奖得主、Meta首席科学家Yann LeCun提出的“世界模型”又一次引起了广泛关注。
从扬言要做中文版ChatGPT,到自己亲自下场创业,李开复和他的AI公司仅仅只用8个月就迎来了实质性进展。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产ChatGPT之战,已然是大步迈进白热化阶段。 就在刚刚,商汤正式发布自研类ChatGPT产品,名曰商量(SenseChat)。 单单是这个名字,便值得说道一番。 商量的“商”,不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。 毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。 在商量的背后,所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产ChatGPT之战,已然是大步迈进白热化阶段。 前天,商汤正式发布自研类ChatGPT产品,名曰商量(SenseChat)。 单单是这个名字,便值得说道一番。 商量的“商”,不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。 毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。 在商
大规模语言模型(LLMs)在很多关键任务中展现出显著的能力,比如自然语言理解、语言生成和复杂推理,并对社会产生深远的影响。然而,这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求(如下图左)和较长推理时延(如下图右)。因此,研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
虽然大型语言模型在处理日常问答、总结文本等任务上表现非常出色,但如何让LLM在不显著增加计算需求、不降低短文本性能的前提下,能够处理「超长文本输入」仍然是一个难题。
来源:量子位 | 公众号 QbitAI 国产ChatGPT之战,已然是大步迈进白热化阶段。 就在刚刚,商汤正式发布自研类ChatGPT产品,名曰商量(SenseChat)。 单单是这个名字,便值得说道一番。 商量的“商”,不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品;从整体来看,更是具有商讨、交换意见的味道。 毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中,恰巧就是一种人机协同的过程:不应是一味的问与答,而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。 在商量的背后,所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型。 而在此模型
语义向量模型(Embedding Model)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。
2023年的夏天已经结束了,但是,围绕AIGC大模型的关注热度,却丝毫没有衰退的意思。
紧跟技术发展趋势,快速了解NLP领域最新动态。今天给大家分享10篇最新论文,其中涉及大模型应用、大模型Prompt调优、大模型安全、数学推理增强、预训练模型增强、LoRA改进、Mamba改进等热门研究方向。
随着 ChatGPT 掀起的全球狂潮,,国内大厂争先恐后,大模型如雨后春笋遍地开花。2023年 4月10日,重量级选手「商汤」发布「日日新SenseNova」大模型超市。 看这名字,真的很像超市。「商汤」在技术交流日分享了以 “大模型+大算力” 推进 AGI(通用人工智能)发展的战略布局,公布了「商汤」的“日日新SenseNova”大模型体系,推出自然语言处理、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型及能力。
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MIT,Meta AI,CMU的研究人员最近提出了一种StreamingLLM,声称可以使得经过有限序列长度训练的大型语言模型能够在无需任何微调的情况下,推广到无限序列长度的输入和输出。 不过这里值得强调的是,这个方法并没有增加LLM的对上文的记忆,只是让它输入输出无限长。一个显而易见的好处就是,在对话机器人生成一个很长的回答时,你不需要再输入“继续”了。
大语言模型序列长度的限制,极大地制约了其在人工智能领域的应用,比如多轮对话、长文本理解、多模态数据的处理与生成等。造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二次计算复杂度。这意味着随着序列长度的增加,需要的计算资源成几何倍数提升。如何高效地处理长序列一直是大语言模型的挑战之一。
本文由星环科技创始人兼CEO孙元浩投递并参与《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。
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