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数学推理模型

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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MathGLM:无需计算器,大模型也能做数学

大语言模型(LLM)在NLP领域的各类下游任务展现出卓越的性能。尤其是先驱大模型如GPT-4和ChatGPT已经在大量文本数据上训练过,使得其具备强大的文本理解和生成能力。然而,尽管GPT-4在各类NLP任务上表现出令人瞩目的能力,但其在数学推理方面却未能表现出相同程度的能力。一个常见的误解便是大语言模型并不能精确执行高位数的算数运算,尤其是涉及超过8位数字乘法的运算以及涉及小数、分数的运算。此外,目前大语言模型对中文数学...

ChatGLM-Math:强化数学能力

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a916fc6c214843f4b8273f2e45d27e12~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135607&x-signature=YPp%2Fc5wH0h98Oyfkm1Q%2BBLURS4Y%3D)大型语言模型(LLM)在文本摘要、问答和角色扮演对话等语言任务上表现出色,在数学推理等复杂问题上也具有应用潜力。但目前提高 LLM 数学问题解决能力的方法,往往会导致其他方面能力的...

【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%

推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。**更开放的协议:**ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我们的开源模型对您的业务有用,我们欢迎您对下一代模型 ChatGLM3 研发的捐赠。 **评测结果**我们选取了部分中英文典型数据集进行了评测,以下为 ChatGLM2-6B 模型在 MMLU (英文)、C-Eval(中文)、GSM8K(数学)、BBH(英文...

基于 Ray 的大规模离线推理

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135660&x-signature=0p0tHv6J%2FZKkXI9CEJjgTOX8jKQ%3D)大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分...

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数学推理模型-优选内容

MathGLM:无需计算器,大模型也能做数学
大语言模型(LLM)在NLP领域的各类下游任务展现出卓越的性能。尤其是先驱大模型如GPT-4和ChatGPT已经在大量文本数据上训练过,使得其具备强大的文本理解和生成能力。然而,尽管GPT-4在各类NLP任务上表现出令人瞩目的能力,但其在数学推理方面却未能表现出相同程度的能力。一个常见的误解便是大语言模型并不能精确执行高位数的算数运算,尤其是涉及超过8位数字乘法的运算以及涉及小数、分数的运算。此外,目前大语言模型对中文数学...
ChatGLM-Math:强化数学能力
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创建自定义模型
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、PyTorch、ByteNN、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以...
模型训练/推理资源说明
模型训练及模型推理(模型在线服务)均需要消耗计算资源。您在创建应用时,会根据您输入的业务指标分别估算出模型训练及模型推理所需的资源配额,这两部分配额不共享。 模型训练资源可以提交任意数量的训练任务,当模型训练配额不足时,训练任务将处于资源排队状态;当其他训练任务完成阶段性训练后,会主动释放资源,排队中的训练任务将申请到资源。注意:不追新的任务完成指定样本训练后,即释放资源并不再申请资源;批式追新的任务完成最新...

数学推理模型-相关内容

官方模型概览

本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有配套口罩行为的个体。 抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测...

部署自定义的 yolo 模型

本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特...

【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%

推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。**更开放的协议:**ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我们的开源模型对您的业务有用,我们欢迎您对下一代模型 ChatGLM3 研发的捐赠。 **评测结果**我们选取了部分中英文典型数据集进行了评测,以下为 ChatGLM2-6B 模型在 MMLU (英文)、C-Eval(中文)、GSM8K(数学)、BBH(英文...

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基于 Ray 的大规模离线推理

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字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023

文章来源|字节跳动云原生计算团队 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》主题演讲。 **0****1** **背景介绍**随着云原生的发展,Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernete...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135667&x-signature=%2Blgq1w4yk9PktxONM9ZOYRhWNxU%3D)> > 大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、...

边缘推理概述

边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边...

欢迎来到MiniMax开放平台

视觉三模态融合的千亿参数语言大模型,并打通产品全链路的创业公司。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/43436267efb5456e913cad4124378adc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signature=C91X4J4VmSq3vrzEV6ZmtnNewVE%3D)通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代闭环,实现模型能力与用户交互量...

创建推理接入点

模型推理能力介绍模型推理支持用户调用模型广场上的模型与精调后的模型进行推理,模型推理支持: 灵活升级接入模型的版本 支持模型推理接入点的调用监控 支持通过购买模型单元,保障更高并发度、更灵活的推理需求 模型推理使用入口您可以创建模型推理接入点来开始模型推理模型推理接入点创建有3个入口,点击创建按钮后,在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击【新建】,即可完成在线服务推理接入点的创建。 入口 1:登录...

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