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基础知识

主动学习

主动学习是一种训练策略,模型本身会选择人类接下来应该标记哪些未标记的示例。

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基础知识

数据增强

数据增强通过创建现有示例的修改副本(例如翻转或裁剪图像)来人为地扩展训练集。

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技术的

混合精准训练

混合精度训练通过以 16 位浮点而不是 32 位执行大部分数学运算来加速神经网络训练并减少内存使用。

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技术的

推测性解码

推测性解码通过使用小型、快速的“草稿”模型来猜测前面的几个标记,然后拥有大的……,从而使大型语言模型更快地生成文本。

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技术的

KV缓存优化

KV 缓存存储变压器已经计算出的键和值,因此它不会为每个新令牌重做工作 - 但它可以膨胀到千兆字节。

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应用领域

AI 电子邮件分类

AI 电子邮件分类使用语言模型自动阅读、排序、确定优先级并草拟收件箱的回复。

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应用领域

人工智能日历安排

AI 日历安排工具使用自然语言和智能偏好规则查找会议时间、解决冲突并预订活动。

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应用领域

AI 电子表格副驾驶

AI 电子表格副驾驶可让您使用简单的英语提示来分析数据、编写公式和构建图表,而无需记住函数。

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语言人工智能

编码器-解码器架构

编码器-解码器架构将模型分为两半:一半读取输入并将其压缩为丰富的内部表示,另一半......

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语言人工智能

交叉注意力

交叉注意力是一种让一个序列查看另一个序列的机制:生成文本的解码器可以关注编码器的输入表示。

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语言人工智能

灾难性遗忘

灾难性遗忘是指神经网络学习一项新任务并突然失去执行已经掌握的任务的能力。

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技术的

闪光注意

Flash Attention 是一种计算 Transformer 内部注意力步骤的巧妙方法,无需编写巨大的注意力矩阵来减慢内存速度。

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