智泊AI

CLIP(Contrastive Language-lmage Pre-training) CLIP是由OpenAl提出的多模态对比学习模型通过400万组互联网图文对预训练...

1. 引言 大型语言模型（LLM）作为推动智能交互‌、数字内容生产‌及自动化编程‌等领域的变革引擎，正在重塑现代技术应用格局。其推理框架作为支撑模型落地的核心基础设施，深刻...

什么是大模型? 你是不是脑海中立刻闪现出OpenAI、ChatGPT、DeepSeek？还有那些能跳机械舞、表演后空翻的智能机器人？稍微专业点的，还能脱口而出监督学习、强化...

1.多模态RAG综述 简介:《Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Aug...

1、什么是多模态大语言模型(MLLM) 多模态大语言模型(Multi-modal Large LanguageModel.MLLM)是一类能够同时理解和生成文本、图像、音频...

今天这篇文章我们将从AI大模型量化的概念、原理、分类、优缺点及应用场景等多个方面进行展开讲述。 一、量化的概念与基本原理 1. 核心概念 本质：将大模型的权重和激活值（“模...

在自然语言处理（NLP）的发展历程中，如何有效地表示词语是构建智能语言系统的关键基础。 传统的符号化表示方法难以捕捉语义信息，而现代深度学习模型依赖于连续、低维且富含语义的...

主要内容 简单来说，问题意图识别的核心目标是：准确理解用户问题的深层含义、真实目的和所需的知识领域，而不仅仅是字面关键词匹配。 下面从为何重要、如何实现、技术方法和高级技巧...

在详解和实测吴恩达4种Agentic工作流之中，测试了各种框架诸如反思、工具调用、规划、多智能体，在学习了其中各种Prompt设计后，有了一些新的认识分享给大家~ 对于特定...

本文讨论了序列到序列模型的原理、应用以及 Transformer 的结构和训练过程，关键要点包括： Transformer 的训练过程 1.序列到序列模型 1.1 语音识别...

1.Transformer 整体结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Tansformer 用于中英文翻译的整体结构： Transformer 的整体...

从原理到代码理解语言模型训练和推理 要理解大语言模型(LLM)，首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就...

大模型的开发训练与推理部署 1.大模型开发与训练 大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资...

大语言模型技术主要包括: 模型预训练、适配微调、提示学习、知识增强和工具学习等。 1.1 预训练 高效预训练策略。其主要思路是采用不同的策略以更低成本实现对语言大模型的预训...

Al Agent 的定义: Agent是让LLM根据动态变化的环境信息选择执行具体的行动或者对结果做出判断，并影响环境，通过多轮迭代重复执行上述步骤，直到完成目标。精简的决...

什么是多模态模型？ “多模态”(Multimodal)在人工智能领域中，指的是模型能够处理和整合来自不同数据类型或信息源的输入。这种模型的目的是利用各种模态的信息，以获得更...

如何让大模型输出合法的 JSON 格式? 为确保大语言模型(LLM)稳定输出合法的JSON格式，可采用以下方法，结合提示工程、解码约束、后处理和模型优化策略 1.提示工程 ...

大语言模型=全能的语言转换专家 大语言模型(LLM)如同一位全能的语言转换专家，通过海量文本数据的训练，它能够产出自然流畅的表达，并精准把握语义内涵。 这类模型在文本分类、...

Function Calling(函数调用)是大模型领域的一项关键技术，简单说就是让AI学会“摇人帮忙”以及知道什么时候要摇人。 当它遇到自己搞不定的事情(比如查实时数据、...