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果冻人工智能9 天前
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斯坦福大学推出线性前沿LLM技术,训练模型成本仅为20美元序言:当前基于 Transformer 架构的大语言模型人工智能技术,由于投入大、成本高、人才需求苛刻,导致许多企业望而却步。动辄几千万甚至上亿的成本,现实中有几家企业能够承担?真正具有竞争力的技术应当在成本上更低、效率上更高,因此,各大院校和商业公司已不再仅仅关注模型的参数规模,而是在积极探索创新方法,显著降低大语言模型的研发与使用成本,使得大多数企业也能轻松采用。斯坦福大学的这一最新研究成果正是朝着这一目标迈出了一大步——将一个 80 亿参数模型的训练成本降至 20 美元。同时,已有中国企业基于这一研
果冻人工智能10 天前
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“嵌入”在大语言模型中是解决把句子转换成向量表示的技术上一篇:《人工智能是这样理解“情绪”的》序言:这段话要优化吗?““嵌入”是一种将句子、单词或其他语言单位转换为向量表示的技术。这个向量通常位于高维空间中,它以一种能够表达相似性的方式编码出文本的含义或上下文。嵌入层的作用就在于把离散的语言符号(如单词或句子)转换成连续的向量,使得模型能更好地理解和处理语言之间的关系。其实我们人类的大脑也是这样干的,只是我们自己无法感知而已,我们最终得到的就是某个“记忆”,可以供人类随时使用的“记忆”也就是特征,所以让人工智能来识别人类说话中包含的情绪也只是将整句话转换成了
果冻人工智能1 个月前
#人工智能 #大语言模型llm #机器学习ml #深度学习 #数据挖掘·#chatgpt·#梯度下降·#梯度爆炸·#上下文·#llm
全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(二)前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(一)》序言:在上一篇文章中,我们从原理上构建了一个识别“叶子”和“花朵”的神经网络,并详细讲解了它的工作过程。这包括对输入数字逐个与权重相乘后求和,加上偏置值,最后通过非线性处理和统计分布计算来得出输出。这些操作使用了简单的数学运算(乘法、加法和非线性处理)。本节的重点是解答神经网络的权重和偏置值是如何得到的以及最关键的概念:如何让神经网络输出chatGPT一样的句子。为了让神经网络学到合适的权重和偏置,我们需要提供大量的学习数据(如大量的“叶子”和“花