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AlphaGo算法在大模型上的应用及数学成绩提升研究
阿里研究人员利用蒙特卡洛树搜索和AlphaGo算法在大模型上进行研究,提升了数学成绩表现。AlphaMath方法通过自动生成数学推理数据,无需人工标注解题步骤,有效优化大模型的数学能力。论文详细介绍了研究方法及实验结果,引发了广泛关注。- 702
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大模型代码生成任务优化项目AlphaCodium在GitHub大火
AlphaCodium项目在GitHub上受到热捧,通过优化大模型代码生成任务,提升代码质量。该项目在CodeContests数据集上取得显著成绩,展现出其在解决具有挑战性的代码生成问题方面的优秀能力。- 725
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自动增加大模型窗口长度的最新技术SE详解
了解华人学者们最新发布的大模型窗口扩展方法SelfExtended(SE),通过四行代码让大模型窗口长度暴增,最高可增加3倍,适配任意大模型。SE优化后的模型在长文本能力上取得显著增强,同时不影响短文本能力,对于AI领域的研究和实践具有重要意义。- 751
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快手联合哈尔滨工业大学开源KwaiAgents系统,7B/13B模型实现超越效果
快手联合哈尔滨工业大学成功开源了KwaiAgents系统,通过Meta-Agent Tuning(MAT)方法提升了7B/13B模型的通用能力,为研究者和开发者提供了极大的便利。该系统以大模型为认知内核,配以记忆机制和工具库,形成迭代式自动化系统,通过MAT方法避免了过拟合问题,实现了超越GPT-3.5的效果。- 209
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大模型优化技术FlashAttention详解 – 极智视界
极智视界介绍大模型优化技术FlashAttention,包括算子融合、矩阵分块,以及硬件和软件层面的优化方式。了解如何利用高速带宽的存储单元提升推理效率。- 457
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大模型低参微调套件MindSpore PET:优化大模型开发的秘密武器
本文介绍了基于昇思MindSpore构建的大模型低参微调套件MindSpore PET,包括LoRA算法的原理和应用效果,为大家分享优化大模型开发的秘密武器。- 286
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MLC LLM:让大模型在任何设备上编译运行的解决方案
MLC LLM是一种通用解决方案,可让大模型在任何设备上编译运行,包括移动端和消费级电脑端。它为开发者提供了优化模型性能的框架,让每个人都能在个人设备上本地开发、优化和部署AI模型,无需服务器支持。- 190
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OpenAI开发者日:ChatGPT产品与研究团队协作细节揭秘
本文揭秘了OpenAI开发者日上关于ChatGPT产品与研究团队协作的细节,以及GPT-4中使用的大模型优化技术。了解OpenAI团队的非线性策略和产品与研究团队合作模式,助力你更好地了解人工智能领域的最新发展。- 917
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大模型优化之KV Cache
本文介绍了大模型优化中的KV Cache技术,通过优化key-value缓存,降低内存压力、提高推理性能,减少重复计算,实现以空间换时间的优化效果。欢迎关注极智视界公众号,获取更多经验分享。- 316
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GPU推理提速4倍,256K上下文全球最长:无问芯穹刷新大模型优化记录
无问芯穹最新研究表明,他们提出的新方法FlashDecoding++能将GPU推理提速2-4倍,同时支持NVIDIA和AMD的GPU。这一技术刷新了大模型优化记录,实现了全球最长的256K上下文。详细内容请阅读本文。- 132
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