大模型指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，具有大量参数和训练数据的模型。这些模型通常是由数十亿到数万亿个参数组成，能够从海量的数据中提取复杂的特征和规律。大模型的代表包括GPT、BERT等自然语言处理模型，以及在图像识别、语音处理等领域的相关模型。大模型的优势在于其强大的学习能力和适应性，可以在多种任务中展现出出色的表现，但也对计算资源和数据处理能力提出了更高的要求。
电动化和智能化的跨越式发展，使得汽车在机械属性基础上增加了科技属性和消费属性，成为前沿创新技术的最佳集成器。
在本文中，我们将探讨一种广泛采用的技术，用于减小大型语言模型（LLM）的大小和计算需求，以便将这些模型部署到边缘设备上。
在人工智能的世界里，大模型就像超级大脑一样，能够处理和理解大量的信息。你可能听说过ChatGPT，它就是大模型的一个典型代表。那么，什么是大模型呢？让我们一起来探索这个神奇的领域。
本文将探讨在大模型下如何进行数据治理，以实现数据的合规、安全和高效利用。
在本文中，我们阅读并总结了44篇研究论文，这些论文讨论了39种不同的提示方法和29种不同的NLP任务。我们细说明了这些提示策略在各种数据集上的表现。
最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
报告基于科技行业发展、以及腾讯在AI领域的实践，从技术、应用、社会三个方面预测AI给经济社会带来的影响，通过10个关键性趋势勾勒出一个由大模型驱动的新未来。
大型语言模型（LLMs）在各个行业中解锁了变革性的能力，使用户能够利用尖端的自然语言处理技术进行多样化的应用。
随着模型参数规模与性能提升后，AI大模型训练对于网络的需求相比于传统模型也随之产生变化。
随着人工智能技术的快速发展，GPU作为重要的算力支撑时常被提及。