1 传统 Attention 存在哪些问题？ 1. 传统 Attention 存在 上下文长度 约束问题； 2. 传统 Attention 速度慢，内存占用大； 2 Attention 优化方向 1. 提升上下文长度 2. 加速、减少内存占用 3 Attention 变体有哪些？ • 稀疏 attention。将稀疏偏差引入 attention 机制可以降低了复杂性； • 线性化 attention。解开 attention 矩阵与内核特征图，然后以相反的顺序计算 attention 以实现线性复杂度；
AI大模型
Web前端牛人区 2024-09-23
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。 但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 [图片] [图片] [图片] 什么人能学？你
大模型分享官 2024-09-23
实验实例 AI大模型初体验——调用文心一言的基本对话模型 百度文心大模型api的使用方法首先需要用在百度云上注册一个千帆应用，获得应用的key和secret，于是调用百度文心大模型api。
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novelty 2024-09-23
金融行业是大模型落地应用的最佳场景之一，度小满“轩辕”大模型入选“中国AI大模型先进应用案例”。随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新。
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中访财经 2024-09-24
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paper君模型 2024-09-23
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