继续阅读
分布式系统如何帮助大规模语言模型(LLM)的训练?
Google的Bard是一个AI驱动的对话模型,旨在与OpenAI的GPT-4等其他llm竞争。Bard利用Google的LaMDA (对话应用程序的语言模型) 架构,该架构专注于在对话设置中生成自然的上下文感知响应。它的设计强调对话流程和
多智能体系统如何实现去中心化的人工智能?
“多智能体系统(MAS)通过允许多个自主智能体相互作用和协作来解决复杂问题,从而实现去中心化的人工智能。MAS中的每个智能体独立运作,同时又能够与其他智能体进行通信和协调。这种去中心化的方法与传统的人工智能系统形成对比,后者通常依赖于单一的
n-grams是什么,它们在自然语言处理(NLP)中是如何使用的?
通过优化模型培训,减少资源消耗和采用环保实践,可以使NLP更具可持续性。诸如模型修剪,知识提炼和量化之类的技术可以减少模型的大小和计算要求,而不会显着降低性能。还正在开发稀疏转换器和有效的注意力机制,以更有效地资源处理长序列。
在较小的数