大型语言模型(LLMs)如何应用于医疗保健?

大型语言模型(LLMs)如何应用于医疗保健?

Llm使用参数修剪,模型量化和高效训练算法等技术对性能进行了优化。参数剪枝减少了模型中的参数数量,而不会显着影响准确性,从而使模型更快,资源消耗更少。

量化涉及降低计算中使用的数值的精度,例如将32位浮点数转换为16位或8位表示。这降低了内存使用并加快了推理速度,而不会造成性能的重大损失。此外,混合精度训练和梯度检查点等训练优化有助于减少计算时间和资源需求。

建筑创新,如稀疏的注意力机制和知识蒸馏等技术,进一步提高了效率。这些优化允许开发人员在资源受限的环境 (如移动设备或边缘系统) 中部署llm,同时保持高质量的输出。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
什么是实时机器视觉软件?
图像分割是将图像划分为有意义的区域或片段的过程。最好的方法取决于任务,但一些最广泛使用的方法包括阈值、聚类和基于深度学习的技术。阈值化是通过基于像素强度将图像转换为二进制格式来将对象与背景分离的一种简单有效的方法。它适用于高对比度的图像,但
Read Now
向量搜索如何发展以支持多模态查询?
大型语言模型中的护栏是用于确保这些模型的输出符合道德,安全和质量标准的机制或策略。它们有助于在推理过程中防止有害的、有偏见的或无意义的输出。 常见的防护措施包括内容过滤 (以阻止不适当或不安全的输出) 、微调 (使模型与特定行为保持一致)
Read Now
如何在生产环境中部署嵌入表示?
嵌入通过利用云存储、数据库和机器学习服务与基于云的解决方案集成。AWS、Google Cloud和Azure等云平台为训练、存储和部署嵌入模型提供了可扩展的基础设施。例如,嵌入可以生成并存储在AWS S3或Google cloud stor
Read Now