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AI的大模型时代 ≠ 只有大模型的AI时代

从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。...所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...因此，英特尔就祭出了一款增强型的“减（量）重（化）神（工）器（具）”，可以让一个十亿参数的大语言模型瘦身3/4，增强其准确性，还能有效地提升大模型在英特尔®️ 平台上的推理性能。...这是一个包含量化、剪枝（稀疏性）、蒸馏（知识提炼）和神经架构搜索等多种常用模型压缩技术的开源Python库，它已经支持多款英特尔®️ 架构的硬件，并且已经兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX...更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —

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关系模型的相关术语

完全函数依赖：X—>Y，对于X的任意一个真子集X’都有X’不能函数决定Y。 例：(学号，课号)—>成绩　　#只有学号或姓名无法决定成绩，二者缺一不可。...部分函数依赖：X—>Y，存在X的某一个真子集X’能够函数决定Y。 例：(学号，课号)—>姓名　　#只有学号就能决定姓名，课号为冗余项。...多值依赖：X—>—>Y，设R(U)是属性集U上的一个关系模式。...例：关系模式R(仓库，管理员，物品) 一个仓库有若干个管理员 一个仓库可以存放多个物品 一个管理员管理一个仓库中的所有物品 一种物品只能放在一个仓库里 则:仓库—>—>物品，仓库—>—>管理员 表中...二、关系模式的规范化 满足第一范式条件的关系模式（1NF）：关系模式 R的每一个属性都是原子域，元组的每一个分量都是不可分割的数据项。

1.1K10
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    针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?

    经过2023年的发展，大语言模型展示出了非常大的潜力，训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标，论文《A Comparative Analysis of Fine-Tuned LLMs and Few-Shot...作者通过使用两种方法来探索金融情绪分析背景下的潜力和适用性: 在特定的领域（金融领域）的数据集上，使用小语言模型进行微调，作者测试了250M到3B参数各种模型 以gpt-3.5 turbo为重点的情境学习...论文概述 论文首先总结了特定于金融领域的SOTA模型: FinBERT:使用总计4.9B Token组的金融通信语料库进行微调的BERT。...bloomberg ggpt:这是一个包含50B个参数的闭源模型，专门针对各种金融数据进行训练。它在情感分析中表现出良好的性能。 使用LLama-7B对FinGPT进行微调。...总结 可以看到，针对特定的领域，微调小模型还是能过够得到很好的效果，这在对于我们实际应用是是非常有帮助的，不仅可以节省成本，还可以节省我们的训练时间，可以让我们进行快速的版本迭代。

    23410

    回归模型的基础是相关

    田径赛中百米运动员想跑得快，需要大步幅与高步频，但步幅和步却是一对相互矛盾的存在，只有步幅和步频达到最优平衡点时，人才可以跑的更快，所以任何运动员都需要建立步幅和步频之间的平衡模型。...相关关系的种类 相关关系一般有如下三种： 一对一相关：一个Y对一个X，即简单相关，生活中用的最多； 一对多相关：一个Y对多个X，即复相关，例如R方就是复相关系数； 多对多相关：多个Y对多个X，这涉及到了典型相关分析...相关系数，信用评分中一般会使用hoeffding相关系数，所以fico信用评分的代码一般会用SAS来写，相较于其他语言，我也更喜欢用SAS去建立信用评分模型。...数据相关的衡量指标 模型中一般需要Y和X间要相关，但是X之间最好不要相关。...我举一个例子来说明伪相关悖论是什么：例如张三是我在东北上大学时的大学同学，李四是我在北京工作的同事，张三来北京看我，我们三人便有了关联，但是如果没有我，我的北京同事和我的大学同学这辈子都不会有什么人生交集

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    如何改进 AI 模型在特定环境中的知识检索

    在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...它通常将知识库拆分为小的文本块，进行嵌入编码后存储在向量数据库中。在运行时，根据用户查询的语义相似性查找最相关的块，并添加到提示中。然而，传统的 RAG 方法存在一些问题。...例如，当用户查询 “HTML 中的 标签有什么作用” 时，BM25 可以通过查找特定的文本字符串 “ 标签” 来识别相关文档。...四、Reranking 技术进一步优化性能 Reranking 是一种常用的过滤技术，可以确保只有最相关的块传递给模型。...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。

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    如何使用“LoRa”的方式加载ONNX模型：StableDiffusion相关模型 的C++推理

    如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...模型大小>2GB ONNX 模型本质就是一个 Protobuf 序列化后的二进制文件，而 Protobuf 的文件大小限制为 2GB。因此对于 Unet 相关模型来说，存储大小已经超过了限制。...先做一点简单的知识储备，ONNX 模型本质就是一个 Protobuf 序列化后的二进制文件，所以理论上我们可以做任意合理的修改。...") 此时 state_dict 中的 key 并不是模型 onnx 导出前的 key，这里需要做一个转换。...这里为了方便，我们构造一个“假的”onnx模型，仅仅存储LoRa的权重，name以上一节映射后为准。

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    TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵相关知识

    昨天，星球内有老师问了一个问题，关于TASSEL中计算kinship异常的问题，讨论了kinship是怎么计算的？怎么判断是否异常？...我做了简短的回答： 今天做了一下测试，写篇博客总结一下，TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵是如何计算的。 1. 导入基因型数据 这里导入vcf格式的数据： 2....构建kinship矩阵 3.1 Centered_IBS 这种方法，应该就是VanRaden的方法，中心化的IBS亲缘关系矩阵。 构建的kinship矩阵： R语言比较： 两者一致。...3.2 Normalized_IBS 这种方法应该就是Yang的方法： 结果： R语言对比： 两者结果完全一致。...3.4 Dominance_Normalized_IBS 这个应该是显性矩阵标准化的IBS矩阵。 结果： 暂时，未找到R中对应矩阵计算的方法。

    1.2K20

    【Unity3D】使用 FBX 格式的外部模型 ② ( FBX 模型与默认 3D 模型的区别 | FBX 模型贴图查找路径 | FBX 模型可设置多个材质 )

    文章目录 一、FBX 模型与默认 3D 模型的区别 二、FBX 模型贴图查找路径 三、FBX 模型可设置多个材质 在 FBX 文件中包含了 网格 , 材质 , 纹理贴图 信息 ; 网格 Mesh : 表示...层级窗口中 , 可以在 视图中心点 位置 , 直接创建一个 3D 模型 ; 选择 " 菜单栏 | GameObject | 3D Object | Cube " 选项 , 创建一个立方体 , 可以看到从外部导入的...3D 模型 , 显示的图标为 样式 , 系统自带的 3D 模型 , 显示的图标样式为 ; 系统默认的 3D 模型 , 选中后 , 右侧 Inspector 检查器窗口 显示内容如下 :..., 焦点会跳转到 Project 文件窗口 , Inspector 检查器窗口 会显示 fbx 文件的属性 ; 二、FBX 模型贴图查找路径 ---- 如果 FBX 模型有 纹理贴图 , 则需要将...: 三、FBX 模型可设置多个材质 ---- 在 Unity 中 , 一个 3D 物体中可以设置多个材质 , 为不同的部位设置不同的材质 , 如下图所示 :

    2.7K10

    RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

    让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。 现在很多公司都在尝试通过像ChatGPT这样的大型语言模型可以获得大量的生产力提升。...向量搜索 + 大型语言模型（RAG） 向量搜索现在在所有搜索中都很常见（Google，Bing，选择你最喜欢的搜索引擎）。想象一下，如果你的整个搜索数据库只有这4个文档。...你可以有另一个数据库，存储查询，并根据查询找到最相关的文档（文档数据库（左）和查询数据库（右））： 一旦你有了最相似的文档（们）通过查询，你可以将其提供给任何大型语言模型，如ChatGPT。...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...然而，这个领域还处于初级阶段，使用向量搜索驱动的大型语言模型在他们的自定义文档上的行业特定应用可以成为先行者，并超越他们的竞争对手。

    7K31

    充血模型的一个坑

    “贫血对象模型”（Anemic Model）的实现风格，即：对象仅仅对简单的数据进行封装，而关联关系和业务计算都散落在对象的范围之外。...这种方式实际上是在沿用过程式的风格组织逻辑，而没有发挥面向对象技术的优势。...与之相对的则是“充血模型”(Rich Domain Model)，也就是与某个概念相关的主要行为与逻辑，都被封装到了对应的领域对象中。 “充血模型”也就是 DDD 中强调的“富含知识的模型"。...当Spring的@Value+充血模型的Bean，不小心踩了一个坑，分享一下，让后来人走的更顺一些： package com.tree.thrive.adapter.controller; import...InputCheckReq是请求参数，每次请求都会new一个，并不会使用到Spring容器中的那个单例InputCheckReq中的lengthLimit值 由于请求时lengthLimit参数没有传，

    35020

    PubMed GPT ： 用于生物医学文本的特定领域大型语言模型

    目前的大型语言模型（LLM）通常使用于自然语言合成、图像合成及语音合成等，而已知在特定行业的应用很少。本文所要介绍的PubMed GPT即展示了特定行业大型语言模型的能力，尤其在生物医学领域。...通过MosaicML云平台，CRFM的开发者在PubMed的生物医学数据集上训练了一个生成式预训练模型（GPT）。...结果表明，特定领域的语言生成模型在实际应用中将会有很好的发展前景，同时，LLM也展现出更加优秀的性能和竞争力。注意：目前此模型仅用于研究开发，不适合生产。 PubMed GPT 模型。...例如下面的一个医学问题摘要基准： 其对患者的疑问查询（其中会包含歧义、拼写错误等方面的信息）进行处理，并以清晰正确的格式呈现给医生。...结果证明： 1、LLM非常全能，在特定领域中从头训练时其具有与专业设计的系统相当的性能； 2、针对特定领域数据的预训练胜过通用数据； 3、专注模型可以用较少的资源获得高质量结果。

    87720

    PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型

    今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。...所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我们来介绍PubMedBERT，它使用特定领域语料库从头开始预训练BERT，这是微软研究院2022...论文的主要要点如下： 对于具有大量未标记文本的特定领域，如生物医学，从头开始预训练语言模型比持续预训练通用领域语言模型效果显著。提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)用于特定领域的预训练。...PubMedBERT 1、特定领域Pretraining 研究表明，从头开始的特定领域预训练大大优于通用语言模型的持续预训练，从而表明支持混合领域预训练的主流假设并不总是适用。...但BLUE的覆盖范围有限。针对基于pubmed的生物医学应用，作者提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)。 PubMedBERT使用更大的特定领域语料库(21GB)。

    32810

    从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

    [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...目的 4.2 机制 4.3 例1 4.4 例2 4.5 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要 本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现...逐元素操作是指把x中的每一个元素与y中的每一个元素逐个地进行运算。就是哈达玛积。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候，TF会隐式地在它的单独维度方向填满(tile)，以确保和另一个操作数的形状相匹配...所以，对一个[3,2]的张量和一个[3,1]的张量相加在TF中是合法的。（这个机制继承自numpy的广播功能。

    1.7K20

    代码的表示学习：CodeBERT及其他相关模型介绍

    它是一个用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的双峰预训练模型，可以执行下游的(NL-PL)任务，这个模型使用6种编程语言(Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go...本文将对论文进行简要概述，并使用一个例子展示如何使用，有关模型背后的数学和详细架构的更多详细信息，请参阅原始论文。在最后除了CodeBert以外，还整理了最近一些关于他的研究之上的衍生模型。...当开发人员看到不熟悉的代码时，模型可以将代码翻译成自然语言并为开发人员进行总结。 文本到代码：类似代码搜索的功能，这种搜索可以帮助用户检索基于自然语言查询的相关代码。...训练一个生成器模型，它是一个类似于 n-gram 的概率模型进行屏蔽词的生成。然后训练一个鉴别器模型来确定一个词是否是原始词（二元分类问题）。...模型的重点放在与代码评审活动相关的三个关键任务上，包括代码变更质量评估、评审注释生成和代码优化。模型的测试证明了通过预训练任务和多语言训练数据集可以让模型对代码更改和审查进行自动化的操作。

    2.1K51

    训练一个专门捣乱的模型

    以上内容参考维基百科恶魔的代言人 Ensembles 在具体讲解作者的方法前，先简单过一下常见的模型融合方法 Soft Voting 软投票是对不同模型的预测分数进行加权平均，例如有一个三分类问题，第一个模型对某个样本的预测概率为...不过事实上很多时候模型有好有坏，所以我们的权重不一定是平均的，对于模型比较厉害的模型，我们会给他比较大的话语权（投票权重） Hard Voting 硬投票可以看作是软投票的一个变种，还是以上面三个模型预测的概率分布为例...与训练\text{Norm}_n模型相反的是，我们需要随机生成与真实标签不相交的错误标签来训练DevAdv模型（不相交指的是没有任何一个样本的错误标签和真实标签相同），生成的错误标签为\mathbf{Y...，此时的损失函数比较特殊 只有DevAdv模型的输出进行了归一化，\text{Norm}_n模型不进行归一化，目的是为了使得\text{Norm}_n预测的分布值远大于归一化的DevAdv的值...同时作者证明他们的方法可以使用超过3个模型的情况，例如最后一行，他们使用了4个模型，其中有3个正常模型，一个DevAdv，效果虽然不如使用3个模型的情况（第一行），但是比常规的软投票还是要好一些，特别地

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    一个成功的Git分支模型

    例如，在CVS/Subversion书籍中，分支和合并通常在属于面向高级用户的知识点而被放在靠后的章节中讨论，而在Git相关的书籍中，这些被视为基础知识而放置在第三章进行讨论。...我将在这里介绍的模型基本上只不过是一组程序，每个团队成员都必须遵循这些程序才能形成托管软件开发过程。...我们可以使用的辅助分支类型有： Feature branches Release branches Hotfix branches 这些分支都有其特定用途，并受到严格约束，例如哪些分支是原始分支，哪些分支是代码合并的目标分支等...在实际工作中，通常由特定人员在 Hotfix 分支上快速修复线上问题，而其他人员的正常开发工作继续进行。 创建Hotfix分支 Hotfix分支是从master分支创建的。...它形成了一个优雅的思维模型，易于理解，并引领团队成员达成对分支和发布过程的共识。

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    TCPIP模型的一个简单解释

    TCP/IP模型是互联网的基础。 想要理解互联网，就必须理解这个模型。但是，它不好懂，我就从来没有搞懂过。 前几天，BetterExplained上有一篇文章，很通俗地解释了这个模型。...TCP/IP模型是一系列网络协议的总称，这些协议的目的，就是使计算机之间可以进行信息交换。 所谓"协议"可以理解成机器之间交谈的语言，每一种协议都有自己的目的。...TCP/IP模型一共包括几百种协议，对互联网上交换信息的各个方面都做了规定。 TCP/IP模型的四层结构 这些协议可以大致分成四个层次，上一层的协议都以下一层的协议为基础。...telnet命令本身就是一个应用层协议，它的作用是在两台主机间，建立一个TCP连接，也就是打开两台主机间文本传输的一个通道。..."telnet google.com 80"表示建立本机与google.com在80端口的一个文本传输通道。

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