人工智能大模型有哪些?
Sora（OpenAI）文生视频大模型 ，支持高质量视频生成 ，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作 、游戏开发等场景 。可灵（快手）短视频生成模型 ，支持动态表情 、动作捕捉与实时渲染 ，适用于社交媒体、短视频平台 。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片 、广告宣传片制作。
人工智能大模型包括但不限于CNN 、RNN、LSTM、Transformer 、GAN以及集成学习模型等 。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型 ，能提取图像中的层次化特征 ，非常适合图像分类 、目标检测等任务 。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息 ，并在处理新输入时考虑这些信息。
腾讯混元AI大模型：通过下载开发者工具 ，使得AI技术在手机或电脑上触手可及，助力业务分析和优化。华为盘古大模型：包含了视觉和语言预训练模型 ，提供了大数据分析支持 ，以解决AI规模化和产业化的挑战 。盘古系列大模型由多个子模型构成，通过模型泛化 ，赋能更广泛的业务需求 。
240万亿巨量数据被洗出,足够训出18个GPT-4!全球23所机构联手,清洗秘籍...
Llama 3研究指出 ，将数据量从2T提升至15T，可以显著提升模型性能 ，这预示着从GPT-3跃升至GPT-4可能需要至少150T的数据。然而 ，好消息是，DCLM团队从CommonCrawl中清洗出了惊人的240T数据，为数据量的充裕性提供了有力支持 。
苹果芯跑FP16精度大模型不用量化,投机采样杀疯了,GPT-4也在用
苹果芯跑FP16精度大模型 无需量化：传统上 ，为了在边缘设备上运行大模型 ，研究人员通常会采用量化等瘦身方法 。然而，近期的研究表明 ，在不进行量化的情况下 ，使用FP16精度也能在苹果电脑上成功运行大模型，如34B的Code Llama。
在不进行量化的情况下 ，通过使用FP16精度 ，成功让34B的Code Llama在苹果电脑上运行，并实现了超过每秒20个token的推理速度 。这一成果 ，只需利用M2 Ultra的800GB/s带宽 ，便大大降低了硬件需求，使得代码编写更加高效 。随后 ，Gerganov揭示了这一技术的核心：投机采样。
尽管保留显著权重的FP16量化策略提高了模型效果 ，但其对硬件效率的友好性却有所牺牲 。这与LLM.int8方法类似，但AWQ通过激活感知的缩放策略，巧妙地平衡了量化损失与性能提升 。通过启发式规则和自动搜索最佳缩放比例 ，AWQ确保了重要权重得到充分表示 ，同时限制了非显著权重的量化影响。
主要运算精度：FP32：TensorRTLLM主要使用32位IEEE浮点数进行模型运算 。支持的附加精度：FP16：当可用时，TensorRTLLM支持16位IEEE浮点数以提升性能 。BF16：同时 ，TensorRTLLM也支持16位Bfloat16格式。
手搓大模型:理解并编码自注意力 、多头注意力、交叉注意力和因果注意力...
编码应用：在实现多头注意力时 ，需要为每个头分别计算自注意力，并将结果合并以获得最终的输出。这通常涉及多个矩阵运算和并行处理 。 交叉注意力： 理解：交叉注意力混合或结合了两个不同输入序列 ，常用于连接Transformer架构中的编码器和解码器部分 。它在语言翻译 、稳定扩散等应用中特别有用 ，因为它允许模型在两个序列之间建立联系。
值得注意的是，文章不仅关注自注意力机制本身 ，还探讨了多头注意力 、交叉注意力和因果注意力等关键概念 ，这些都是大型语言模型中的重要组件 。通过从头开始编码这些机制，读者能够直观地理解它们在LLM中的应用 。
全局自注意力：处理整个序列 ，不考虑序列中的位置限制 ，允许模型在处理每个元素时都能够访问序列中的所有其他元素。因果注意力：在解码器中使用，确保输出只依赖于之前生成的输出，从而保持自回归生成的性质 。这种机制通常用于生成任务 ，如文本生成 。
Transformer的注意力层在Transformer中 ，注意力机制被分为三种类型：自注意力、交叉注意力 、全局自注意力和因果注意力。自注意力层关注序列内部元素之间的关系，交叉注意力层则连接编码器和解码器 ，允许信息在不同序列之间流动 ，而全局自注意力层处理整个序列 。
Transformer注意力层： - 交叉注意力层：解码器关注编码器，查询来自解码器 ，键和值来自编码器 。 - 全局自注意力层：编码器内部 ，所有输入位置相互影响，Q 、K、V都来自输入序列。 - 因果注意力层：解码器中 ，只考虑前面的序列信息 ，用掩码限制后继影响 。
Transformer的核心是编码器解码器结构，它处理输入序列并生成输出序列 。编码器和解码器都包含自注意力机制 、位置编码和前馈网络等组件。编码器解码器与位置编码：编码器和解码器内的自注意力机制允许模型理解序列的上下文。位置编码通过正弦函数为模型提供位置信息 ，确保模型对序列中元素顺序的敏感性 。
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我是未来加油的签约作者“黄华洋”！
希望本篇文章《【Llama4模型调整背后：策略转变点来临,iam模型】》能对你有所帮助！
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