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L'attention linéarisante

Les modèles de grands langues (LLMS) excellent, mais leur mécanisme d'attention SoftMax présente un goulot d'étranglement de calcul. Cet article explore des alternatives pour atteindre la complexité du temps linéaire. Fondamentaux de l'attention En supposant une familiarité avec les LLM comme Chatgpt

Feb 25, 2025 pm 07:10 PM

LLAMA LINÉATINISATION

Cet article explore le remplacement de l'auto-atténuer de Softmax dans le modèle de langue LLAMA-3.2-1B par une approche hybride combinant la fenêtre coulissante Softmax et l'attention linéaire. Cela vise à améliorer la vitesse d'inférence sans perte de précision significative, réduisant

Feb 25, 2025 pm 06:38 PM

Développer un guide intelligent pour la planification et l'entrepreneuriat alimentées par AI

Si vous n'êtes pas un membre moyen, vous pouvez lire l'histoire complète de ce lien. Après le lancement de Chatgpt et la montée en puissance suivante des modèles de grands langues (LLM), leurs limites inhérentes à l'hallucination, la date de coupure des connaissances et l'incapacité de PR

Feb 25, 2025 pm 06:36 PM

Au-delà de la modélisation du langage causal

SPELIGNEMENTS NEIRIPS 2024: Optimisation du modèle de langue Prete-rain avec modélisation sélective du langage (SLM) Récemment, j'ai présenté un article fascinant de Neirips 2024, "tous les jetons ne sont pas ce dont vous avez besoin pour la pré-entraînement", dans un groupe de lecture local.

Feb 25, 2025 pm 06:28 PM

Comment tailler Llama 3.2 et des modèles de langage similaires similaires

Les grands modèles se développent en taille pour améliorer les performances, mais la demande de modèles plus efficaces et compacts augmente. Cependant, la réduction de la taille du modèle sans perdre les fonctions centrales est une tâche complexe. Des techniques telles que la quantification et l'élagage sont souvent utilisées pour réduire la taille du modèle, tandis que des méthodes telles que la distillation des connaissances ou l'apprentissage du transfert aident à conserver ou à restaurer les fonctions perdues pendant le processus de réduction. Parmi eux, l'élagage est l'une des stratégies les plus efficaces pour réduire la taille du modèle. Contrairement à la quantification des représentations numériques simplifiées, l'élagage implique de supprimer des parties spécifiques du modèle, telles que les neurones ou les couches entières. Mais cette efficacité a un coût: l'élagage est difficile à appliquer correctement. Non seulement vous devez déterminer la partie du modèle à élaguer, mais vous devez également sélectionner soigneusement les éléments à supprimer pour minimiser l'impact sur les capacités du modèle. Focus de cet article

Feb 25, 2025 pm 06:26 PM

Epic & # 8220; crossover & # 8221; Entre Alphafold 3 et GPT-4O & # 8217;

Si vous êtes dans la bioinformatique et l'analyse des données pour la biologie, vous trouverez cet article assez inspirant tout de suite. Plus largement pour les scientifiques de l'IA, ils trouveront ici des moyens de sonder un LLM en le poussant à halluciner, puis à trouver des moyens de surc

Feb 25, 2025 pm 06:16 PM

LLMS.TXT a expliqué

LLMS.TXT: La nouvelle norme pour la documentation adaptée à l'IA Récemment, de nombreux outils de développeur ont intégré la prise en charge de la norme Web émergente LLMS.TXT. Cette norme gagne rapidement du terrain, mais qu'est-ce que c'est exactement et pourquoi est-il significatif? Whi

Feb 25, 2025 pm 05:59 PM

Plongeon profonde dans le flux de travail Llamaindex: Architecture LLM motivée par des événements

Llamaindex Workflow: une plongée profonde avec un projet pratique et une discussion sur les limitations Llamaindex a récemment introduit une fonctionnalité de workflow, améliorant le développement d'applications LLM avec des capacités axées sur les événements et un découplage logique. Cet article explore

Feb 25, 2025 pm 05:49 PM

Tutoriel: regroupement sémantique des messages utilisateur avec des invites LLM

Ce billet de blog démontre une méthode plus rapide et plus efficace pour analyser les données du forum des utilisateurs à l'aide de modèles de langage grand (LLMS) au lieu de techniques traditionnelles de science des données. L'auteur tire parti de la puissance de l'IA invite à réaliser le clustering sémantique,

Feb 25, 2025 pm 05:12 PM

Construire un assistant vocal local avec LLMS et réseaux de neurones sur votre ordinateur portable CPU

Déverrouillez la puissance des assistants vocaux locaux: un guide étape par étape La montée des modèles de langue multimodale de grande langue (LLMS) a révolutionné la façon dont nous interagissons avec l'IA, permettant des interactions vocales. Tandis que le chatppt vocal d'Openai offre un concours

Feb 25, 2025 pm 05:10 PM

Agents AI Hype, expliqué & # 8211; Ce que vous devez vraiment savoir pour commencer

Agents AI: une image plus claire De nombreuses entreprises sont aux prises avec le concept d'agents d'IA. Ce message vise à les démystifier, en tirant parti d'une décennie d'expérience de mise en œuvre de l'IA. Que vous soyez un nouveau venu ou un professionnel chevronné, ce guide wi

Feb 25, 2025 pm 05:07 PM

Génération de données synthétiques avec LLMS

Génération (RAG) (RAG) (RAG) de la récupération: Révolution de l'analyse des données financières Cet article explore la popularité croissante de la génération (RAG) de la récupération (RAG) dans les entreprises financières, en se concentrant sur la façon dont elle rationalise l'accès aux connaissances et traite de la clé C

Feb 25, 2025 pm 04:54 PM

Amélioration du chiffon: au-delà des approches de vanille

La génération de la récupération (RAG) augmente considérablement les modèles de langage en intégrant la récupération des informations externes. Le chiffon standard, tout en améliorant la pertinence de la réponse, vacille souvent dans des situations de récupération complexes. Cet article examine le court

Feb 25, 2025 pm 04:38 PM

6 stratégies de personnalisation LLM communes ont brièvement expliqué

Cet article explore six stratégies clés pour personnaliser les modèles de grands langues (LLM), allant des techniques simples à des méthodes plus à forte intensité de ressources. Le choix de la bonne approche dépend de vos besoins spécifiques, de vos ressources et de votre expertise technique.

Feb 25, 2025 pm 04:01 PM