苹果研究人员使用创新的闪存利用技术,在苹果设备上部署大型语言模型取得了关键突破。该方法采用窗口化和行列捆绑技术,以最小化数据传输并最大化闪存吞吐量。它可以使AI模型在标准处理器上运行速度提高高达5倍,在...
Read More苹果研究员使用一种创新的闪存利用技术,为在具有有限内存的苹果设备上部署大型语言模型打开了关键突破。该方法使用窗口化和行列捆绑技术来最小化数据传输,最大化闪存吞吐量。它使得 AI 模型在标准处理器上运行速度...
Read MoreDriveMLM是一种新的框架,它使用大型语言模型来提高自动驾驶的能力。这个系统将语言决策与车辆控制相结合,不仅与现有的自动驾驶系统集成,而且在模拟中表现更好。
Read More一种新的研究方法通过在大型语言模型中引入物体标识符来改善对3D场景的理解并回答相关问题。该方法专注于识别和关联场景中的物体,在解释复杂的空间关系方面取得了有希望的结果,使得人工智能更加擅长这方面的任务。
Read More本指南分享了优化大型语言模型效果的策略和技巧。这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。其中一些示例仅适用于最具能力的模型。获取更好效果的策略包括编写更清晰的说明、提供参考文本、将复杂任务分解成简单子...
Read More这项研究介绍了一种使用降阶建模压缩大型语言模型的方法,可以显著减少内存和时间限制,而无需高端硬件。由于大型语言模型在自然语言处理中的应用越来越广泛,因此压缩这些模型以提高计算效率变得尤为重要。研究人员...
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