截至2024年末，AgenticAI領域已獲得逾20億美元的初創(chuàng)公司融資，整體估值達52億美元，并有望在2034年前逼近2000億美元。先分享一個AIAgent2025的發(fā)展趨勢圖譜：AgenticRAG、VoiceAgents、CUA、CodingAgents、DeepResearchAgents、Protocols。但，過去兩年，大模型參數(shù)規(guī)模在狂奔：從7B→70B→400B+，幾乎所有指標都在漲。是不是所有場景都適合用大模型，NVIDIA發(fā)布的研究報告顯示：在大多數(shù)AgenticAI場景中，小型語言模型（SLM）...

強化學習旨在讓智能體通過與環(huán)境進行交互，不斷試錯并學習到最優(yōu)的行為策略，以最大化長期累積獎勵。傳統(tǒng)的策略梯度方法在優(yōu)化策略時，常常面臨訓練不穩(wěn)定的問題。直接對策略進行大幅度更新，可能導致模型在訓練過程中崩潰或陷入局部最優(yōu)解。為了解決這些問題，OpenAI于2017年提出了PPO算法。它專注于簡化訓練過程，克服傳統(tǒng)策略梯度方法（如TRPO）的計算復雜性，同時保證訓練效果，力求在復雜任務中既實現(xiàn)性能的提升，又確保算...

盡管近年來語言模型取得了驚人進展，這一進步主要源于從面向特定任務的專用模型轉(zhuǎn)向基于強大架構（如Transformer）的通用模型——這些模型能從原始數(shù)據(jù)中直接學習一切。然而，諸如分詞（tokenization）之類的預處理步驟仍是構建真正端到端基礎模型的障礙。「Mamba」作者之一的AlbertGu最新Paper又提出一系列新技術，實現(xiàn)了一種動態(tài)分塊機制（dynamicchunking）：它能自動學習內(nèi)容與上下文相關的切分策略，并與模型的其余部分聯(lián)...

在大語言模型（LLM）迅速發(fā)展的今天，開發(fā)者們面臨著海量的資源和工具選擇。如何高效地篩選和利用這些資源，成為了每一個LLM開發(fā)者的關鍵任務。今天，我們要介紹的GitHub倉庫——LLMEngineerToolkit，或許能成為你的得力助手！??https:github.comKalyanKSNLPllmengineertoolkit??這個由KalyanKSNLP創(chuàng)建的倉庫，精心整理了超過120個LLM相關的庫，并按照類別進行了分類。無論是訓練、推理、應用開發(fā)，還是數(shù)據(jù)提取、安全評估...

今天，看到了一些名詞——具身智能、VLM和VLA，來跟大家嘮嘮。放心，我保證用大白話，把這事兒說透。具身智能是啥？首先，說下具身智能。說具身智能大家可能有點懵，但要說到人形機器人，大家可能就熟悉了。今年春晚的人形機器人跳舞，可謂是讓人形機器人火爆出圈?；氐秸}，簡單說，具身智能就是機器有了身體，能像咱們?nèi)艘粯?，在環(huán)境里感知、思考、行動。想象一下，一個機器人不僅能用眼睛（攝像頭）看東西，還能用手（機械...

世界模型的定義世界模型是一種能夠?qū)ΜF(xiàn)實世界環(huán)境進行仿真，并基于文本、圖像、視頻和運動等輸入數(shù)據(jù)來生成視頻、預測未來狀態(tài)的生成式AI模型。它整合了多種語義信息，如視覺、聽覺、語言等，通過機器學習、深度學習和其他數(shù)學模型來理解和預測現(xiàn)實世界中的現(xiàn)象、行為和因果關系。簡單來說，世界模型就像是AI系統(tǒng)對現(xiàn)實世界的“內(nèi)在理解”和“心理模擬”。它不僅能夠處理輸入的數(shù)據(jù)，還能估計未直接感知的狀態(tài)，并預測未來狀態(tài)...

在大語言模型（LLMs）的發(fā)展歷程中，「規(guī)模效應」始終是性能提升的核心驅(qū)動力。從GPT3的1750億參數(shù)到GPT4的萬億級架構，模型通過海量文本的「下一個token預測」任務（NTP）學習語言規(guī)律，但這種純粹的自監(jiān)督訓練逐漸暴露出局限性：模型更擅長「記憶」而非「推理」，面對復雜問題時容易陷入「模式匹配」而非邏輯推導。與此同時，強化學習（RL）在對齊人類偏好（如RLHF）和提升推理能力上展現(xiàn)潛力，但傳統(tǒng)RL依賴昂貴的人工標注或...

1.數(shù)據(jù)并行1.1數(shù)據(jù)并行的定義與原理數(shù)據(jù)并行是一種常見的并行計算策略，它通過將數(shù)據(jù)集分割成多個子集，然后在多個處理器或計算節(jié)點上并行處理這些子集來加速計算過程。每個處理器或節(jié)點處理的數(shù)據(jù)子集是整個數(shù)據(jù)集的一部分，它們獨立地執(zhí)行相同的計算任務，最終將結果匯總以得到全局結果。在深度學習中，數(shù)據(jù)并行通常用于訓練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡。例如，在訓練一個圖像分類模型時，可以將訓練數(shù)據(jù)集分割成多個小批量（minibatch）...

在深度學習的分布式訓練中，如何高效地同步梯度并更新模型參數(shù)，一直是困擾研究人員的關鍵問題。AllReduce操作以其高效、去中心化的特性，成為了分布式訓練中的“同步神器”。本文將深入剖析AllReduce的工作原理、實現(xiàn)步驟以及其在深度學習中的應用場景，帶你一探究竟，解鎖分布式訓練的高效秘訣！一、AllReduce的定義AllReduce是一種集體通信操作，用于在多個進程（或設備）之間高效地聚合數(shù)據(jù)，并將聚合后的結果廣播給所有進...

圖片近年來，人工智能領域在多模態(tài)學習方面取得了顯著進展，相關模型能夠理解和關聯(lián)圖像與文本等不同數(shù)據(jù)類型的信息。OpenAI的CLIP（對比語言圖像預訓練）和Google的SigLIP（語言圖像預訓練的Sigmoid損失函數(shù)）是其中最具影響力的成果。這些模型革新了機器對視覺和文本信息的解讀與關聯(lián)方式，使得從圖像分類到零樣本學習等各類應用成為可能。本文將對CLIP和SigLIP的架構、訓練范式及關鍵差異進行剖析。1.CLIP：對比語言圖像預訓...

目前，Transformer模型展現(xiàn)出了強大的性能。而了解Transformer模型的參數(shù)量對于評估模型的規(guī)模、復雜度以及計算資源需求等具有重要意義。下面將詳細闡述如何計算Transformer模型的參數(shù)量。一、Transformer模型的基本結構回顧Transformer模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成。其中，編碼器包含多個相同的層級，每個層級包括多頭自注意力機制（MultiHeadSelfAttention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FeedForwardNeuralNetwork...

從智能對話到圖像生成，從文本創(chuàng)作到數(shù)據(jù)分析，大模型的應用場景無處不在。然而，對于初入大模型領域的小白來說，面對眾多的專業(yè)術語和復雜的概念，可能會感到無從下手。別擔心，本文為你整理了大模型基礎知識點近100個名詞解釋，助你輕松開啟大模型的學習之旅！一、模型架構與基礎概念1.LLM（大語言模型，LargeLanguageModel）基于海量文本數(shù)據(jù)訓練的深度學習模型，如GPT系列、BERT等，能夠理解和生成自然語言文本，完成復雜對...

如果有人問目前最火的基礎模型是啥？那我一定回答是Transformer模型。Transformer模型自2017年提出以來，一直深受大家喜歡，其架構主要分為三種變體：DecoderOnly、EncoderOnly和EncoderDecoder，每種變體都有其獨特的特點和應用場景。一、僅編碼器架構（Encoderonly）1.1工作流程僅編碼器架構的工作流程如下：嵌入層處理：對輸入文本的每個單詞或標記進行處理。將每個單詞或標記映射到一個固定維度的向量空間中，形成初始的詞...

當下，大模型微調(diào)成為了備受關注的焦點之一。然而，對于大模型微調(diào)是否具有技術含量以及技術含量的大小，業(yè)內(nèi)存在著不同的聲音。本文將從多個維度，結合具體數(shù)據(jù)，深入探討大模型微調(diào)的技術含量。一、數(shù)據(jù)質(zhì)量：技術含量的第一道分水嶺微調(diào)的核心邏輯是?用特定數(shù)據(jù)雕刻模型能力?，但數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定成敗：低技術含量做法?：直接套用現(xiàn)成開源數(shù)據(jù)（如Alpaca格式），僅能生成“正確但平庸”的回答；高技術含量實踐?：1.通過...

從圖像識別到自然語言處理，這些模型正逐漸打破模態(tài)之間的壁壘，展現(xiàn)出前所未有的潛力。今天，我們將深入探討CLIP、BLIP系列、LLaVA、miniGPT4和InstructBLIP這些熱門多模態(tài)大模型，通過對比它們的架構、性能、應用場景和優(yōu)缺點，為你揭示它們各自的特點和未來的發(fā)展方向。究竟是哪一款模型能夠在多模態(tài)領域脫穎而出？讓我們一探究竟！1.CLIP模型1.1核心架構與訓練方法CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）是由OpenAI...

圖片今天咱們來嘮嘮那些聽起來高大上、實則超實用的注意力機制：MHA、MQA、GQA和MLA。是不是光看這些縮寫就頭大了？別怕，我這就帶你一文看懂它們的原理和計算公式，讓你輕松掌握這些前沿技術1.MHA（MultiHeadAttention）1.1原理與公式多頭注意力機制（MHA）是Transformer架構的核心組成部分，其原理是將輸入數(shù)據(jù)通過不同的“頭”進行多次注意力計算，然后將這些計算結果拼接起來，再通過一個線性變換得到最終的輸出。這種機制...

BertViz的核心功能注意力矩陣可視化BertViz通過交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時各個層和注意力頭的權重分布。用戶可以直觀地看到模型如何捕捉單詞之間的上下文關系。多視圖模式HeadView：可視化同一層中一個或多個注意力頭的注意力模式，幫助分析單個注意力頭的行為。ModelView：提供跨所有層和注意力頭的全局視圖，展示注意力分布的整體情況。NeuronView：可視化單個神經(jīng)元的查詢和鍵向量，揭示其在計算注意力...

隨著GPT4O生圖的橫空出世，圖像生成領域再次掀起了巨浪。許多人猜測其背后運用了自回歸模型，那么自回歸模型究竟是什么？它與擴散模型生圖又有何不同？今天，就讓我們深入探討這兩種模型的奧秘，一窺它們在圖像生成領域的優(yōu)勢與局限，看看誰才是未來圖像生成的真正王者！1.自回歸模型概述1.1定義與原理自回歸模型（AutoregressiveModel，簡稱AR模型）是一種用于時間序列分析和預測的統(tǒng)計模型。它假設當前值與之前若干個值存在線...

在人工智能領域，尤其是深度學習中，注意力機制已經(jīng)成為一種不可或缺的技術，它賦予了模型類似人類的“聚焦”能力，讓模型能夠從海量信息中篩選出關鍵部分進行處理。今天，我們就來深入探討一下15種常見的注意力機制，幫助大家更好地理解它們的特點和應用場景。1.軟注意力（確定性注意力）軟注意力機制是一種確定性的注意力分配方式。它會給輸入數(shù)據(jù)的每個部分都分配一個權重，這些權重通過某種可學習的函數(shù)計算得出，通常是基...

Transformer的關鍵組件之一是位置嵌入。你可能會問：為什么呢？因為Transformer中的自注意力機制是排列不變的；這意味著它計算輸入中每個標記從序列中其他標記接收的注意力程度，但它沒有考慮標記的順序。實際上，注意力機制將序列視為一個標記集合。因此，我們需要另一個稱為位置嵌入的組件，它可以考慮標記的順序，并對標記嵌入產(chǎn)生影響。但是，位置嵌入有哪些不同類型，它們又是如何實現(xiàn)的呢？在本文中，我們將研究三種主要...