这门关于大型语言模型的课程涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。它的重点是教授学生如何使用最新技术构建和部署最佳的LLMs。该存储库包含与LLMs相关的笔记本和文章列表以及进一步学习的资源。

本文提供了一份长而广泛的调查，介绍了让大型语言模型运行更快的不同方法。列表不是完全穷尽的，但可以用作学习有趣主题的跳板。在可能的情况下，它包括相关论文和博客文章的链接。本文介绍了不同的方法来优化大型语...

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...

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...

DriveMLM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。

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。

本文包含几个新的人工智能发展故事。这些故事涵盖了人工智能领域的竞争、行业就业现状、人工智能战略、Sourcegraph的Cody AI编码助手正式上线等。多年来致力于为其代码添加注释的工程师们为大型语言模型推理其代码提...

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...