跨模态预训练大模型
社区干货
大模型发展的前景与挑战|社区征文
是OpenAI开发的一种语言模型,可以根据问题描述等自然语言提示生成代码,支持多种语言并且可以使用自然语言以及数十亿行代码进行训练,GitHub Copilot 其实就是依赖的 Codex。CodeT5,基于谷歌T5模型架构的预训练编码器-解码器模型,用于代码理解和生成。它利用了代码中的标识符信息,提出一个新颖的标识符感知的预训练目标,使模型能够区分和恢复被遮盖的标识符。此外,它可以利用代码和注释之间的双模态数据,进行双向生成训练,以此提...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数,依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技术的一些环境: - 硬件开发:大型模型的崛起与... 大型数据集为大型模型的实践带来了更多样版,使模型可以学到更复杂、更精准的方式。- 迁移学习:迁移学习是指从一个任务中所学的知识转移到另一个有关任务。大型模型技术能够在各类数据集上进行预训练,学习一般特...
2024年度AI大模型趋势解读 主赛道 | 社区征文
# 2024年度AI大模型趋势解读## 写在前面> 大模型指具备超大规模预训练语料、拥有超千亿规模模型参数的深度学习模型。由美国开放人工智能研究中心(OpenAI)研发、基于大模型的人工智能产品ChatGPT被认为是人工智... 超过10种大模型已完成备案。其中,百度的文心大模型升级至4.0版本后,在理解、生成、逻辑和记忆等四项核心能力上均实现了显著的提升。与此同时,OpenAI的ChatGPT也经历了一次重大升级,除了多模态视觉能力、DALL·E 3以...
【直播预告】从Sora看多模态大模型的未来
特惠活动
跨模态预训练大模型-优选内容
跨模态预训练大模型-相关内容
火山引擎携手智谱AI发布高性能金融大模型
(以下简称:火山-智谱金融大模型)是基于智谱AI的基座大模型ChatGLM3,经海量金融数据集精调打造的垂直领域大模型,具备金融领域的常识知识和认知能力,可更好地为金融机构发挥效力。测试显示,火山智谱金融大模型在自动生成代码、自动解读研报、智能客服、智能助理、智能数据分析等行业场景已有良好表现。 智谱AI 为火山-智谱金融大模型提供“模型领先”保障。ChatGLM3是智谱AI于今年10月推出的第三代多语言、多模态预训练模型,其模型...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
如果你准备学习大模型,那么我可以向你简单的介绍一下大模型的一个学习步骤。下面是构建行业大模型的通用步骤:**1.选择一个预训练模型:** 基于需要选择一个适当的预训练模型。例如,你可以选择一个像BERT、GPT或其... 高记忆容量的模型将在实际应用中明显领先(例子,比较)* **将理解转化为行动:** 大模型目前拥有一个储存海量知识的大脑,但缺乏一个从提供分析到作出行动的映射(ChatGPT的Plug-ins就优化这个部分)* **多模态:** 从...
个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文
多模态大模型## AI Agent(自主代理)自主代理是一种无需人工干预即可实现既定目标的组合系统。它们利用各种人工智能技术来识别环境中的模式、做出决策、执行一系列操作并生成输出。这些代理具有从环境中学习并随... 这些模型的发展为完成这一步骤提供了质量保证。LLM的优势:大型语言模型在语言和意图理解、推理、记忆甚至移情等方面具有强大的能力,可以在决策和规划方面发挥卓越的作用。再加上预先训练的知识,它们可以创建连贯的...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通... GitHub 上详细介绍了如何使用 veGiantModel 以及如何使用 veGiantModel 快速跑起一个 GPT 的预训练。火山引擎机器学习平台原生支持了 veGiantModel,目前平台正在公测中,欢迎大家试用:https://www.volcengine.com/...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
# 背景近些年,NLP 应用方面有所突破,[Bert](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3](https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf) 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的...
CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型
模型在15亿张图文对上预训练了4096个A100*days,并在构造的视觉定位(visual grounding)数据集上进行二阶段预训练。在对齐阶段,CogVLM使用了各类公开的问答对和私有数据集进行监督微调,使得模型能回答各种不同类型的提问。 **二、模型效果**为了更为严格地验证CogVLM的性能和泛化能力,我们在一系列多模态基准上进行了定量评估。这些基准大致分为三类(共 14 个),包括图像字幕(Image Captioning)、视觉问答(Visual QA)、...
CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型
模型在15亿张图文对上预训练了4096个A100*days,并在构造的视觉定位(visual grounding)数据集上进行二阶段预训练。在对齐阶段,CogVLM使用了各类公开的问答对和私有数据集进行监督微调,使得模型能回答各种不同类型的提问。 ## 二、模型效果为了更为严格地验证CogVLM的性能和泛化能力,我们在一系列多模态基准上进行了定量评估。这些基准大致分为三类(共 14 个),包括图像字幕(Image Captioning)、视觉问答(Visual QA)、视觉定位...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模型、只采用解码器(Decoder-Only)模型。Encoder-Decoder/ Encoder-Only为BERT样式,模型类型为判别式,训练方式为Masked语言模型,预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自...
对大模型和AI的认识与思考|社区征文
从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stable Diffusion)webui实操环境。在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。## 2. 生成式AI元年2023无疑是生成式... BERT以完形填空的方式开启的大语言的预训练模型之路,一个pre-trained Model可以快速的迁移后下游的任务。而GPT走的是另外一条更艰难的道路,生成式模型,预测下一个词,一开始GPT1性能不如BERT,于是GPT开始了大,更大,...
