有位大佬逐模块解析了transformer结构
这是一篇关于transformer结构的详细解析文章,从多个模块逐一探讨其工作原理和作用。文章将深入浅出地介绍transformer的基本概念、架构、编码器模块、解码器模块、自注意力机制等关键组成部分,...
NVIDIA GPGPU(一)总览
这篇文章将为您全面介绍NVIDIA GPGPU(图形处理器通用计算)的概念、优势和应用领域。作为一款强大的技术,GPGPU 利用NVIDIA的GPU进行大规模并行计算,大大加速了各种应用,包括深度学习、数据...
AI创作,现实“不存在了”还是“弥足珍贵了”?
随着人工智能技术的不断发展,AI创作已经成为了当今时代的一种重要趋势。然而,对于现实中的“存在”还是“弥足珍贵”的问题,人们对此看法不一。这篇文章将探讨AI创作中的现实价值,讨论它对于...
将人工智能嵌入全线业务,ABB发布新一轮AI战略
BB公司发布了新一轮的AI战略,将人工智能技术全面嵌入到全线业务中,引领公司向更智能、更高效的方向发展。这次战略的发布,标志着ABB公司在人工智能领域的进一步深化,也预示着全线业务的全新...
奇安信发布《2024人工智能安全报告》:AI深度伪造欺诈激增30倍
奇安信发布了《2024人工智能安全报告》,该报告指出深度伪造技术带来的欺诈行为正在激增30倍,这是一个不容忽视的安全威胁。 报告详细分析了深度伪造技术的原理及其在欺诈中的应用,并提供了相...
大家觉得做一个大模型检索增强生成(RAG)系统,最难搞定的是那部分工作?
在构建一个大模型检索增强生成(RAG)系统时,最难的部分可能在于如何处理大规模的模型数据,以及如何有效地进行检索和生成。 此外,还需要解决技术挑战,如如何优化模型以提高检索和生成的质量...