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
可解释人工智能(Explainable AI)中主要使用的技术有哪些?
可解释AI (XAI) 的透明度至关重要,因为它允许用户了解AI模型如何做出决策。透明的模型提供了对其内部工作的洞察,揭示了特定输出背后的推理。这种清晰度对于需要信任他们实施的人工智能系统的开发人员和利益相关者至关重要,特别是在医疗保健、金
Read Now
JADE(Java Agent DEvelopment Framework)在多agent系统(MAS)中扮演什么角色?
"JADE,或称为Java Agent DEvelopment Framework,在多智能体系统(MAS)中发挥着至关重要的作用,它提供了一个强大的平台,用于开发和管理智能体。多智能体系统由多个智能体组成,这些智能体相互作用以解决复杂的问
Read Now
多模态人工智能模型的计算要求是什么?
多模态人工智能模型需要一系列计算资源,以有效处理和集成不同类型的数据,如文本、图像和音频。从根本上讲,这些模型需要强大的硬件基础设施,通常由高性能的GPU或TPU组成,以处理大数据集的并行计算。使用这些处理单元至关重要,因为多模态模型通常涉
Read Now

AI Assistant