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 。
典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型 。其中 ，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿 ，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破 。应用领域广泛 ，涉及自然语言处理 、计算机视觉 、语音识别等 。
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...
〖壹〗 、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。
〖贰〗、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 。
〖叁〗 、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 。
〖肆〗 、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。
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 。
本文来自作者[郑倩明]投稿，不代表9号立场，如若转载，请注明出处：https://wak.hulan999.com/cshi/2025-0711245.html
评论列表（4条）
我是9号的签约作者“郑倩明”！
希望本篇文章《Llama4模型调整背后：策略转变点来临.04a模型？》能对你有所帮助！
本站[9号]内容主要涵盖：9号,生活百科,小常识,生活小窍门,百科大全,经验网
本文概览：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，...