自主移動機器人(AMR)可幫助制造商提高生產效率、增強安全性并節省大量成本，因而在各行各業得到廣泛應用。2022年全球AMR市場規模為86.5億美元，預計2022年至2028年間的復合年增長率(CAGR)將達到18.3%。進入工業5.0時代，人類將與人工智能(AI)機器人協同工作，機器人輔助而非取代人類。愿景固然美好，但要實現這一目標，AMR必須克服重重挑戰，集成各種傳感器以及新興的傳感器融合技術將為此提供助益。AMR采用過程中所面臨的挑戰AMR普及的一大難題是其在多種不同應用和環境中的適應性。AMR已廣
關鍵字：
自主移動機器人 傳感器 AMR LLM
ChatGPT和GPT-4等大型語言模型 (LLM) 已成為提高工作效率和更好地理解各種主題不可或缺的工具。從教育到軟件開發，再到內容寫作，LLM在眾多領域嶄露頭角，它們在提煉和生成供人類使用的信息方面有著近乎神奇的能力。不過，盡管LLM的能力令人印象深刻，但它們在提供準確答案或執行需要精確知識的特定任務時，卻常常比較吃力。例如，對于復雜的數學問題或者晦澀難懂的題目，往往會給出錯誤或不夠充分的答案。出現這些局限性的主要原因是，LLM通常是使用過時的數據進行訓練，以預測句子中下一個在統計
關鍵字：
語言模型 LLM AI
多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現有的訓練模型，并用專業知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數據庫背后的一種機器學習，金融系統中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
關鍵字：
GPU 神經網絡 LLM MLPerf 基準測試 英偉達
IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯合發布全球首個單體稠密萬億參數語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預測等技術，Tele-FLM 系列模型僅使用了業界普通訓練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓練。模型訓練全程做到了零調整零重試
關鍵字：
LLM AI 大語言模型
1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機制。本期就來繼續擴大，介紹大名鼎鼎的轉換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經典的Transformer架構，它內含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個
關鍵字：
202406 LLM
近年來，人工智能發展迅速，尤其是像 ChatGPT 這樣的基礎大模型，在對話、上下文理解和代碼生成等方面表現出色，能夠為多種任務提供解決方案。但在特定領域任務上，由于專業數據的缺乏和可能的計算錯誤，它們的表現并不理想。同時，雖然已有一些專門針對特定任務的 AI 模型和系統表現良好，但它們往往不易與基礎大模型集成。為了解決這些重要問題，TaskMatrix.AI 破繭而出、應運而生，這是由微軟（Microsoft）設計發布的新型 AI 生態系統。其核心技術近期在《科學》合作期刊 Inte
關鍵字：
AI LLM
1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態模型》里，已經介紹過了：CLIP 的核心設計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
關鍵字：
202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
ChatGPT 的發布是語言大模型（LLM）發展史的轉折點，它讓人們意識到 LLM 的潛力，并引發了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實驗室和初創公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標記有害內容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務。想象你有一個完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內容是否由計算機生成，那么我們就可以使其完成
關鍵字：
人工智能 LLM 大語言模型
llm介紹
您好，目前還沒有人創建詞條llm!
歡迎您創建該詞條，闡述對llm的理解，并與今后在此搜索llm的朋友們分享。
創建詞條
關于我們 -
廣告服務 -
企業會員服務 -
網站地圖 -
聯系我們 -
征稿 -
友情鏈接 -
手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網安備11010802012473
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網安備11010802012473