图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”逐渐成为了现实。在一些常见的NLP任务中,有一类任务扮演了举足轻重的作用,也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基础支持,有助于提高搜索效率。2022年,团队以构建知识智能为导向,这对个人的知识储备提出了更高的挑战,作为团队的一员,我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文...
ChatGLM-130B API调用指南ChatGLM-130B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构,是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。本文详细介绍了 ChatGLM-130B 的SDK及API使用方法。 API HostHost:maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.comReg...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed,通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Chat具有以下特点: 完整的训练类ChatGPT的代码:包括预训练模型下载、数据下载、InstructGPT训练过程和测试。 多种规模的模型:模型参数从1.3B到66B,既适合新手学习也可用于商用部署。 高效的训练:通过使用最新技术,如ZeRO和Lo...
ChatGLM-6B API 调用指南ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。本文详细介绍了 ChatGLM-6B 的SDK及API使用方法。 API HostHost:maas-api.ml-platform-cn-beijing.v...
大模型时代,企业如何榨干每一块 GPU?以 ChatGPT 为代表的 AIGC 浪潮正在重塑数字内容的生产方式和消费模式,相应的,各行业高算力业务场景对 AI 算力的需求也水涨船高。在有限算力的情况下,通过 GPU 算力上云,驱动云原生 + AI 实现算力资源的快速弹性和高效使用,已经成为 AI 技术落地的新基石。当前,在异构计算场景下,云原生在资源灵活分配方面已经具备标准化能力,然而,这一能力并不能直接在 GPU 资源上复用。在保障性能和安全的前提下,如何进一步提高 GPU 的利用率...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统随着 ChatGPT 等生成式人工智能(AI Generated Content,简称 AIGC)的出现,人们看到了一种更智能的实现方式,通过问答的方式,多方面提高知识获取的效率、准确性和用户体验。 然而,对于特定垂直领域的企业来说,生成式人... 可以用这种性质来表示词语或信号之间的关系和相似性。例如,通过一定的向量化模型算法,将如下三句话,转换成二维向量(x,y),我们可通过坐标系来画出这些向量的位置,它们在二维坐标中的远近,就显示了其相似性,坐标位置...
对话火山引擎罗浩:大算力基础设施竞争火热 核心策略之一是软硬一体坚持自研共同探究新技术如何帮助企业实现数字化能力的飞跃和提升。火山引擎云基础产品负责人罗浩受邀参加首日活动,就“[大算力基础设施技术探索和实践](https://wot.51cto.com/act/wot2023/dev/page/guest?guest_id=1224)”发表独特见解。据罗浩介绍,**火山引擎自研的DPU网络性能达到5000万pps转发能力、延迟低至20us**,基于自研DPU的各类计算实例性能也有显著提升。在接受新浪财经采访中,罗浩指出,“在ChatGPT发布后,大量的大模型训练...