标签：预训练模型
Ilya Sutskever的NeurIPS演讲：预训练时代的终结与AI的未来
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上发表演讲，预测预训练模式已经走到尽头，并提出了未来超级智能系统的三个关键特征。他还回顾了深度学习的“10层假说”和自...
DeepSeek：高性价比AI训练技术的革命性突破
本文探讨了DeepSeek在AI基建产业链中的影响，特别是其高性价比的训练技术对市场的影响。DeepSeek通过创新的预训练和强化学习技术，成功复现了OpenAI的o1模型...
预训练模型：从技术突破到应用创新
本文深入探讨了预训练模型的技术发展与应用创新，从Transformer架构的变革到多模态大模型的崛起，结合最新研究成果与行业趋势，揭示了大模型在推理能力、计算...
月之暗面技术创新：Muon优化器助力大规模预训练模型突破
月之暗面团队通过改进Muon优化器，成功将其应用于大规模预训练模型，显著降低算力需求并提升模型性能。这一技术突破不仅验证了Muon在大规模训练中的可行性，...
BERT模型：从Transformer到通用任务解决的演进
本文深入探讨了BERT模型的发展历程，从Transformer架构的诞生到其在迁移学习中的应用，揭示了AI大模型如何通过参数规模增长和数据模态融合实现通用任务解决能...
BERTology：从BERT到XLNet，预训练模型的演进与反思
本文深入探讨了BERT及其相关模型的演进历程，介绍了XLNet、RoBERTa、SpanBERT和MT-DNN等预训练模型的特点，并分析了BERT在自然语言处理任务中表现出色的原因...
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