前言
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。
transformer概述
Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。
在论文中最初是为了提高机器翻译的效率,它使用了Self-Attention机制和Position Encoding去替代RNN。后来大家发现Self-Attention的效果很好,并且在其它的地
Dts:DTS即Device Tree Source,是一个文本形式的文件,用于描述硬件信息。一般都是固定信息,无法变更,无法overlay。
设备树由来
linux内核源码中,之前充斥着大量的平台相关(platform Device)配置,而这些代码大多是杂乱且重复的,这使得ARM体系结构的代码维护者和内核维护者在发布一个新的版本的时候有大量的工作要做,以至于LinusTorvalds 在2011年3月17日的ARM Linux邮件列表中宣称“Gaah.Guys,this whole ARM thing is a f*cking pain in the ass”这使得整个ARM社区不得不
Dts:DTS即Device Tree Source,是一个文本形式的文件,用于描述硬件信息。一般都是固定信息,无法变更,无法overlay。
设备树由来
linux内核源码中,之前充斥着大量的平台相关(platform Device)配置,而这些代码大多是杂乱且重复的,这使得ARM体系结构的代码维护者和内核维护者在发布一个新的版本的时候有大量的工作要做,以至于LinusTorvalds 在2011年3月17日的ARM Linux邮件列表中宣称“Gaah.Guys,this whole ARM thing is a f*cking pain in the ass”这使得整个ARM社区不得不
一、大模型的概念
大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs) 。
大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。
参数可以被理解为模型学习任务所需要记住的信息,参数的数量通常与模型的复杂性和学习能力直接相关,更多的参数意味着模型可能具有更强的学习
The article introduces IoTDB, an open-source time-series database designed for efficient management of IoT-generated data. It addresses challenges like real-time integration of massive datasets and security. IoTDB supports high-performance storage,
AI 音色克隆技术能够在一定程度上模拟人的特质,并且已经引发了与播客领域的流量竞争。关于这一点,我自己的看法是:AI 音色克隆技术对人特质的模拟方面,我觉得AI 音色克隆技术通过对大量语音数据的学习和分析,可以精确地模拟出人类声音的音色、音高、语速、语调等物理特征,生成与特定人物极为相似的声音;与播客领域的流量竞争方面,我觉得AI 音色克隆技术为播客领域带来了新的流量入口和增长机会,各平台为了争夺这些新增流量以及巩固自身的用户基础,必然会加大在内容、技术、推广等方面的投入,加剧市场竞争,推动播客行业的发展和变革。因为AI出现的同时,帮助了我们改变生活,让我们的工作和生活得到了很好的改善,科技就是改变生活的,而AI就是时代的产物。