降低大型语言模型(LLMs)计算成本的技术有哪些?

降低大型语言模型(LLMs)计算成本的技术有哪些?

transformer架构是大多数现代llm的基础,旨在有效处理文本等顺序数据。它使用一种称为自我关注的机制来关注输入序列的相关部分,从而允许模型在长距离上捕获上下文。与rnn等旧模型不同,transformers同时处理整个序列,使它们在语言任务中更快、更有效。

变压器由编码器和解码器块组成。编码器处理输入并提取有意义的特征,而解码器使用这些特征来生成输出。每个块包含注意力机制和前馈神经网络层,使模型能够理解和生成复杂的语言模式。

transformer的效率和可扩展性使其成为训练大型模型的理想选择。例如,像GPT这样的模型使用仅解码器版本,而BERT使用仅编码器版本。这种灵活性使transformers成为LLMs和许多其他AI应用程序的首选架构。

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
实现自监督学习时面临哪些挑战?
实施自监督学习(SSL)面临多个挑战,这些挑战可能会使开发过程变得复杂。其中一个重大障碍是选择前文本任务,这是用于从未标记数据中创建监督信号的任务。选择合适的前文本任务至关重要,因为它直接影响所学表示的质量和可迁移性。例如,像预测句子中下一
Read Now
边缘计算是什么,它与云计算有什么关系?
边缘计算是指将数据处理过程尽量靠近数据产生的地方,而不是仅仅依赖于集中式的云服务器。这种方法旨在减少延迟、提高速度,并增强需要实时数据处理的应用程序的性能。在边缘计算中,设备或本地服务器处理数据任务,从而实现更快的响应,并最小化需要来回传输
Read Now
日志和追踪在可观察性中是如何协同工作的?
日志和追踪是软件系统可观测性的两个基本组成部分,它们协同工作,为应用程序性能和行为提供全面的视角。日志是记录应用程序内发生的离散事件的记录,通常捕捉特定时间点的错误、事务或系统状态的详细信息。而追踪则跟踪请求通过各种服务的流动,展示不同组件
Read Now

AI Assistant