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每日一博 | 揭秘编码器与解码器语言模型

Transformer架构的问世标志着现代语言大模型时代的开启。自2018年以来,各类语言大模型层出不穷。 通过LLM进化树(github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide)来看,这些语言模型主要分为三类:一是“仅编码器”,该类语言模型擅长文本理解,因为它们允许信息在文本的两个方向上流动;二是“仅解码器”,该类语言模型擅长文本生成,因为信息只能从文本的左侧向右侧流动,并以自回归方式有效生成新词汇;三“编码器-解码器”组,该类语言模型对上述两种模型进行了结合,用于完成需要理解输入并生成输出的任务,例如翻译。 本文作者Sebastian Raschka对这三类语言模型的工作原理进行了详细解读。他是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员,也是《Machine Learning Q and AI》的作者。 (以下内容由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-encoder-and-decoder) 来源 | Ahead of AI On...

电力行业首个自主可控的大模型发布

南方电网人工智能科技有限公司负责研发的电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型正式公开发布。 电力行业人工智能创新平台提供模型即服务(MaaS),支持模型快速迭代开发,并支撑电力人工智能资源面向全社会开放共享。百度提供了昆仑芯AI芯片、飞桨框架、开发套件等技术产品支持。 电力大模型是电力行业人工智能创新平台首个产品,覆盖智能创作、设备巡检、电力调度等七大应用场景,也可应用于特定业务场景。其中,电力调度场景功能通过百度智能云千帆大模型平台,基于文心大模型打造。 南方电网人工智能公司表示,将深度挖掘电网企业在电力人工智能领域的数据、场景、专业优势,同时将携手各方共同推进人工智能与能源电力行业深度融合,为数字时代经济体系优化升级和满足人民美好生活的电力需要做出更大贡献。 发布会现场演示了“南网调度值班助手”,一个基于百度文心大模型打造的AI原生应用。根据介绍,电力调度值班助手遇到问题第一时间就能给出高质量解答,让员工不再需要投入大量时间去死记硬背常规内容。面对紧急情况,它可以秒级生成处置方案,及时响应15分钟电力市场调节要求。 而且,员工只需要说一句话,电力调度值班助手就可以把各种安全预...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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