人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
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基于前期业务的规划设计，目前我们还是两套平台，但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求，因此后续考虑进行资源的整合，并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。
大语言模型·2024-02-22
PyTorch和TensorFlow是流行的深度学习框架，各有优点和特点，TensorFlow适用于企业级应用和生产部署，PyTorch灵活易用，在研究社区中广泛采用。两者在计算图、数据并行性和模型部署等方面存在差异，但都有良好的文档、学习资源和活跃的社区。...(more)
大语言模型·2024-02-19
神经语言模型(NLM)是基于神经网络的语言模型，包括循环神经网络(RNN)和变压器(Transformer)，能更好地处理自然语言，解决了传统模型的局限性，在自然语言处理领域取得了显著成果。
大语言模型·2024-02-19
LLM是一种深度学习算法，可应用于各行业和领域，需要依赖PromptEngineering和RAG等工具生态系统提高准确性和时效性。LLM技术的关键方面包括RAG和LLM的结合、代理工具的使用、会话记忆、对话流程和护栏技术。未来LLM技术将在自动驾驶、机器翻译、创造性写作等领域发挥重要作...(more)
大语言模型·2024-02-07
文章介绍了大模型训练中的Checkpoint机制和存储方案，强调了对存储的高性能、高可靠和高可用需求。NVMe协议的分布式全闪存储被认为是最佳解决方案，文件存储更适配于大模型训练。业界还在不断尝试新的产品和技术，例如微软的Nebula和爱丁堡大学的serverlessLLM方法。...(more)
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大模型幻觉的问题可以通过以下方法来解决：数据预处理：在训练模型之前，对输入数据进行预处理，例如去除噪声、异常值和不相关的信息。这可以减少模型产生幻觉的可能性。引入外部知识库：将外部知识库（如百科全书、字典等）与模型结合起来，以提供更准确的答案。当模型生成答案时，可以将...
