青蛙博客

本文介绍了大语言模型（LLM）的三种关键技术：微调、蒸馏和提示工程。微调通过特定任务的训练示例优化基础 LLM 的性能；蒸馏通过创建更小的模型版本来降低计算成本；提示工程则通过示例引导 LLM 生成期望的输出。文章还探讨了离线推理和负责任地使用 LLM 的重要性，并通过实例进一步讲解这些技术的实际应用

大语言模型（LLM）是近年来机器学习领域的一项重要技术突破，它能够通过预测令牌序列生成文本。LLM 的核心架构是 Transformer，它利用自注意力机制处理输入文本，并通过编码器和解码器实现高效的上下文建模。尽管 LLM 在文本生成方面表现出色，但也面临着训练成本高、计算资源消耗大以及生成结果可能出现偏差等问题。本文将详细介绍 LLM 的技术原理、优势与挑战，并通过实例进一步阐释其工作机制

本文深入探讨了不同算力水平（20TOPS至160TOPS）在人工智能领域的多样化应用场景。从边缘计算的实时目标检测到自动驾驶的多传感器融合，从自然语言处理的大模型应用到AI for Science的科学计算，算力的提升正推动AI技术从单一任务向复杂多模态交互演进。文章结合具体案例，分析了算力如何赋能智能安防、工业检测、自动驾驶、机器人技术、多模态交互以及科学研究等领域，并展望了高算力在高阶Agent应用和大规模数据处理中的潜力，揭示了算力作为AI发展核心驱动力的重要意义。