标签：大语言模型
分层注意力机制：大语言模型中的核心技术突破
本文深入探讨分层注意力机制在大语言模型中的应用，分析其在多语言理解、文本生成和垂直领域适配中的核心价值，并展望未来发展趋势。通过结合Cohere最新模型...
绕过Token限制：LangChain框架的文本生成新思路
本文探讨了如何利用LangChain框架绕过OpenAI的Token限制，生成任意长度文本的摘要。LangChain作为一个强大的大语言模型接口框架，提供了灵活的链类型和工具，...
如何利用LangChain突破OpenAI Token限制生成任意长度文本摘要
本文介绍了如何利用LangChain框架绕过OpenAI的Token限制，生成任意长度的文本摘要。LangChain作为一个强大的大语言模型接口框架，能够帮助开发者快速构建应用...
FlashMLA技术革新：英伟达Hopper GPU的AI性能飞跃
FlashMLA技术通过优化英伟达Hopper GPU的推理性能、内存带宽和显存利用率，显著提升大语言模型的解码速度和吞吐量，尤其适用于高性能AI任务。该技术不仅增强...
探索Transformer大语言模型的工作原理：从架构到应用
本文深入解析Transformer大语言模型的工作原理，探讨其核心架构、注意力机制及实际应用，帮助读者理解这一革命性技术的底层逻辑与未来潜力。
DeepSeek-R1：通过强化学习激发大语言模型的推理能力
DeepSeek-R1通过强化学习直接优化大语言模型的推理能力，无需依赖监督微调，开创性地实现了自我验证、反思和生成长链推理的能力。这一突破为大语言模型的研究...
阿里通义开源模型Qwen2.5引领全球大模型创新浪潮
阿里通义开源模型Qwen2.5在全球大模型盲测中表现卓越，Qwen2.5-72B-Instruct和Qwen2-VL-72B-Instruct分别位列LLM和Vision榜单前十。开源社区基于Qwen系列的衍...
Qwen2.5-72B-Instruct：全球开源大模型的领军者
阿里通义开源模型Qwen2.5在全球大模型盲测中表现优异，Qwen2.5-72B-Instruct位列LLM榜单第十，Qwen2-VL-72B-Instruct在Vision榜单中排名第九。开源社区基于Qw...
可信赖生成式人工智能：从理论到实践的深度探索
本文探讨了可信赖生成式人工智能的发展现状与挑战，重点分析了人类反馈强化学习（RLHF）的应用、大语言模型的局限性以及神经符号AI的前景，为构建可信赖的AI...
构建未来AI助手：多模态与LangChain的技术革新
本文探讨了构建未来AI助手的关键技术与趋势，包括多模态、因果推理、记忆访问和常识推理。文章还介绍了LangChain在简化大语言模型应用开发中的重要作用，并分...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。