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“MoE”加上“前所未有大规模投入生产环境的LightningAttention”,再加上“从框架到CUDA层面的如软件和工程重构”,会得到什么?一个追平了顶级模型能力、且把上下文长度提升到400万token级别的新模型。这显然是巨大的野心,但在如今人们都在关注大模型接下来往哪儿走的时候,非常需要这样的野心,非常需要一个或者更多个“Transformer时刻”——在一个自己相信的路线上做到极致,把看似所有人都知道的配方,最终兑现出来,展示给技术社区里的人们,让它变成某个决定性的时刻,给AI的前进再添把火。
出任Gemini联合技术主管!这就是Transformer“贡献最大”作者NoamShazeer,重返谷歌后的最新动向。据TheInformation的更多爆料,Shazeer将与谷歌AI主管JeffDean和DeepMind首席科学家OriolVinyals,一起致力于Gemini的开发。这也让人不得不感慨,即使是AI搜索,在盈利模式上还是和传统搜索一样,都得靠广告。
「因果推理」绝对是当前GenAI热潮下的小众领域,但是它有一个大佬级的坚定支持者——YannLeCun。他在推特上的日常操作之一,就是炮轰Sora等生成模型,并为自己坚信的因果推理领域摇旗呐喊。受JudeaPearl愿景的启发,这项工作代表着一个潜在的新科学前沿——因果关系研究和语言模型的交叉点上。
Midjourney发布了一个有趣的功能,可以基于提示词生成完全随机的图像风格。使用方式:在提示词后添加--srefrandom,如果找到了喜欢的风格可以通过--srefurl将风格迁移到新图片上。无论是个人创作还是与他人合作,Midjourney的新功能都将为用户提供更多创作灵感和交流的机会。
最新研究指出,经过过度训练,中度的Transformer模型能够展现出结构性泛化能力,这一现象被称为"结构顿悟"。在自然语言处理中,先前的研究认为像Transformer这样的神经序列模型在泛化到新的结构输入时难以有效地捕捉句子的层级结构。这一发现有望在未来的深度学习研究中引起更多关注,为模型设计和训练策略提供指导。
说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力,其中之一就是通过提供上下文中的样本,要求模型根据最终提供的输入生成一个响应,从实现少样本学习的能力。这一点依靠的是底层机器学习技术「Transformer模型」,并且它们也能在语言以外的领域执行上下文学习任务。更多研究细节,可参考原论文。
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,但它的高成本、复杂性以及依赖于注意力机制和多层感知机等组件使得人们开始寻求替代方案。一篇题为《比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反更强了》的文章介绍了一种名为MonarchMixer的全新模型架构,这个架构在序列长度和模型维度上都表现出次二次复杂度的特点,同时在现代硬件加速器上具有出色的�
Transformer架构已经在现代机器学习领域得到了广泛的应用。注意力是transformer的一大核心组件,其中包含了一个softmax,作用是产生token的一个概率分布。对于使用ReLU的S/8模型,这种门控机制会将实验所需的核心时间增多大约9.3%。
transpic是一个AI图像转绘插画的在线平台。它通过AI技术可以把用户上传的图片转换成不同风格的插画。使用的步骤相同,不同之处在于相似度的数值不同。