截至2024年末，AgenticAI領(lǐng)域已獲得逾20億美元的初創(chuàng)公司融資，整體估值達(dá)52億美元，并有望在2034年前逼近2000億美元。先分享一個(gè)AIAgent2025的發(fā)展趨勢(shì)圖譜：AgenticRAG、VoiceAgents、CUA、CodingAgents、DeepResearchAgents、Protocols。但，過(guò)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(biāo)都在漲。是不是所有場(chǎng)景都適合用大模型，NVIDIA發(fā)布的研究報(bào)告顯示：在大多數(shù)AgenticAI場(chǎng)景中，小型語(yǔ)言模型（SLM）...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)旨在讓智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互，不斷試錯(cuò)并學(xué)習(xí)到最優(yōu)的行為策略，以最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。傳統(tǒng)的策略梯度方法在優(yōu)化策略時(shí)，常常面臨訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題。直接對(duì)策略進(jìn)行大幅度更新，可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過(guò)程中崩潰或陷入局部最優(yōu)解。為了解決這些問(wèn)題，OpenAI于2017年提出了PPO算法。它專注于簡(jiǎn)化訓(xùn)練過(guò)程，克服傳統(tǒng)策略梯度方法（如TRPO）的計(jì)算復(fù)雜性，同時(shí)保證訓(xùn)練效果，力求在復(fù)雜任務(wù)中既實(shí)現(xiàn)性能的提升，又確保算...

盡管近年來(lái)語(yǔ)言模型取得了驚人進(jìn)展，這一進(jìn)步主要源于從面向特定任務(wù)的專用模型轉(zhuǎn)向基于強(qiáng)大架構(gòu)（如Transformer）的通用模型——這些模型能從原始數(shù)據(jù)中直接學(xué)習(xí)一切。然而，諸如分詞（tokenization）之類的預(yù)處理步驟仍是構(gòu)建真正端到端基礎(chǔ)模型的障礙?！窶amba」作者之一的AlbertGu最新Paper又提出一系列新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一種動(dòng)態(tài)分塊機(jī)制（dynamicchunking）：它能自動(dòng)學(xué)習(xí)內(nèi)容與上下文相關(guān)的切分策略，并與模型的其余部分聯(lián)...

在大語(yǔ)言模型（LLM）迅速發(fā)展的今天，開(kāi)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(gè)LLM開(kāi)發(fā)者的關(guān)鍵任務(wù)。今天，我們要介紹的GitHub倉(cāng)庫(kù)——LLMEngineerToolkit，或許能成為你的得力助手！??https:github.comKalyanKSNLPllmengineertoolkit??這個(gè)由KalyanKSNLP創(chuàng)建的倉(cāng)庫(kù)，精心整理了超過(guò)120個(gè)LLM相關(guān)的庫(kù)，并按照類別進(jìn)行了分類。無(wú)論是訓(xùn)練、推理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)，還是數(shù)據(jù)提取、安全評(píng)估...

今天，看到了一些名詞——具身智能、VLM和VLA，來(lái)跟大家嘮嘮。放心，我保證用大白話，把這事兒說(shuō)透。具身智能是啥？首先，說(shuō)下具身智能。說(shuō)具身智能大家可能有點(diǎn)懵，但要說(shuō)到人形機(jī)器人，大家可能就熟悉了。今年春晚的人形機(jī)器人跳舞，可謂是讓人形機(jī)器人火爆出圈。回到正題，簡(jiǎn)單說(shuō)，具身智能就是機(jī)器有了身體，能像咱們?nèi)艘粯樱诃h(huán)境里感知、思考、行動(dòng)。想象一下，一個(gè)機(jī)器人不僅能用眼睛（攝像頭）看東西，還能用手（機(jī)械...

世界模型的定義世界模型是一種能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)世界環(huán)境進(jìn)行仿真，并基于文本、圖像、視頻和運(yùn)動(dòng)等輸入數(shù)據(jù)來(lái)生成視頻、預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)的生成式AI模型。它整合了多種語(yǔ)義信息，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、語(yǔ)言等，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他數(shù)學(xué)模型來(lái)理解和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)世界中的現(xiàn)象、行為和因果關(guān)系。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，世界模型就像是AI系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)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(jì)未直接感知的狀態(tài)，并預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)...

在大語(yǔ)言模型（LLMs）的發(fā)展歷程中，「規(guī)模效應(yīng)」始終是性能提升的核心驅(qū)動(dòng)力。從GPT3的1750億參數(shù)到GPT4的萬(wàn)億級(jí)架構(gòu)，模型通過(guò)海量文本的「下一個(gè)token預(yù)測(cè)」任務(wù)（NTP）學(xué)習(xí)語(yǔ)言規(guī)律，但這種純粹的自監(jiān)督訓(xùn)練逐漸暴露出局限性：模型更擅長(zhǎng)「記憶」而非「推理」，面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)容易陷入「模式匹配」而非邏輯推導(dǎo)。與此同時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）在對(duì)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(biāo)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(jiàn)的并行計(jì)算策略，它通過(guò)將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集，然后在多個(gè)處理器或計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理這些子集來(lái)加速計(jì)算過(guò)程。每個(gè)處理器或節(jié)點(diǎn)處理的數(shù)據(jù)子集是整個(gè)數(shù)據(jù)集的一部分，它們獨(dú)立地執(zhí)行相同的計(jì)算任務(wù)，最終將結(jié)果匯總以得到全局結(jié)果。在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并行通常用于訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，在訓(xùn)練一個(gè)圖像分類模型時(shí)，可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)小批量（minibatch）...

在深度學(xué)習(xí)的分布式訓(xùn)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(guān)鍵問(wèn)題。AllReduce操作以其高效、去中心化的特性，成為了分布式訓(xùn)練中的“同步神器”。本文將深入剖析AllReduce的工作原理、實(shí)現(xiàn)步驟以及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用場(chǎng)景，帶你一探究竟，解鎖分布式訓(xùn)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(gè)進(jìn)程（或設(shè)備）之間高效地聚合數(shù)據(jù)，并將聚合后的結(jié)果廣播給所有進(jìn)...

圖片近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域在多模態(tài)學(xué)習(xí)方面取得了顯著進(jìn)展，相關(guān)模型能夠理解和關(guān)聯(lián)圖像與文本等不同數(shù)據(jù)類型的信息。OpenAI的CLIP（對(duì)比語(yǔ)言圖像預(yù)訓(xùn)練）和Google的SigLIP（語(yǔ)言圖像預(yù)訓(xùn)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(jī)器對(duì)視覺(jué)和文本信息的解讀與關(guān)聯(lián)方式，使得從圖像分類到零樣本學(xué)習(xí)等各類應(yīng)用成為可能。本文將對(duì)CLIP和SigLIP的架構(gòu)、訓(xùn)練范式及關(guān)鍵差異進(jìn)行剖析。1.CLIP：對(duì)比語(yǔ)言圖像預(yù)訓(xùn)...

目前，Transformer模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。而了解Transformer模型的參數(shù)量對(duì)于評(píng)估模型的規(guī)模、復(fù)雜度以及計(jì)算資源需求等具有重要意義。下面將詳細(xì)闡述如何計(jì)算Transformer模型的參數(shù)量。一、Transformer模型的基本結(jié)構(gòu)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(gè)相同的層級(jí)，每個(gè)層級(jí)包括多頭自注意力機(jī)制（MultiHeadSelfAttention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedForwardNeuralNetwork...

從智能對(duì)話到圖像生成，從文本創(chuàng)作到數(shù)據(jù)分析，大模型的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)處不在。然而，對(duì)于初入大模型領(lǐng)域的小白來(lái)說(shuō)，面對(duì)眾多的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的概念，可能會(huì)感到無(wú)從下手。別擔(dān)心，本文為你整理了大模型基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)近100個(gè)名詞解釋，助你輕松開(kāi)啟大模型的學(xué)習(xí)之旅！一、模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念1.LLM（大語(yǔ)言模型，LargeLanguageModel）基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，如GPT系列、BERT等，能夠理解和生成自然語(yǔ)言文本，完成復(fù)雜對(duì)...

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

當(dāng)下，大模型微調(diào)成為了備受關(guān)注的焦點(diǎn)之一。然而，對(duì)于大模型微調(diào)是否具有技術(shù)含量以及技術(shù)含量的大小，業(yè)內(nèi)存在著不同的聲音。本文將從多個(gè)維度，結(jié)合具體數(shù)據(jù)，深入探討大模型微調(diào)的技術(shù)含量。一、數(shù)據(jù)質(zhì)量：技術(shù)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?。旱图夹g(shù)含量做法?：直接套用現(xiàn)成開(kāi)源數(shù)據(jù)（如Alpaca格式），僅能生成“正確但平庸”的回答；高技術(shù)含量實(shí)踐?：1.通過(guò)...

從圖像識(shí)別到自然語(yǔ)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(mén)多模態(tài)大模型，通過(guò)對(duì)比它們的架構(gòu)、性能、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，為你揭示它們各自的特點(diǎn)和未來(lái)的發(fā)展方向。究竟是哪一款模型能夠在多模態(tài)領(lǐng)域脫穎而出？讓我們一探究竟！1.CLIP模型1.1核心架構(gòu)與訓(xùn)練方法CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）是由OpenAI...

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

BertViz的核心功能注意力矩陣可視化BertViz通過(guò)交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時(shí)各個(gè)層和注意力頭的權(quán)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(guān)系。多視圖模式HeadView：可視化同一層中一個(gè)或多個(gè)注意力頭的注意力模式，幫助分析單個(gè)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(gè)神經(jīng)元的查詢和鍵向量，揭示其在計(jì)算注意力...

隨著GPT4O生圖的橫空出世，圖像生成領(lǐng)域再次掀起了巨浪。許多人猜測(cè)其背后運(yùn)用了自回歸模型，那么自回歸模型究竟是什么？它與擴(kuò)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?cè)趫D像生成領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)與局限，看看誰(shuí)才是未來(lái)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(jiǎn)稱AR模型）是一種用于時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)模型。它假設(shè)當(dāng)前值與之前若干個(gè)值存在線...

在人工智能領(lǐng)域，尤其是深度學(xué)習(xí)中，注意力機(jī)制已經(jīng)成為一種不可或缺的技術(shù)，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(guān)鍵部分進(jìn)行處理。今天，我們就來(lái)深入探討一下15種常見(jiàn)的注意力機(jī)制，幫助大家更好地理解它們的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。1.軟注意力（確定性注意力）軟注意力機(jī)制是一種確定性的注意力分配方式。它會(huì)給輸入數(shù)據(jù)的每個(gè)部分都分配一個(gè)權(quán)重，這些權(quán)重通過(guò)某種可學(xué)習(xí)的函數(shù)計(jì)算得出，通常是基...

Transformer的關(guān)鍵組件之一是位置嵌入。你可能會(huì)問(wèn)：為什么呢？因?yàn)門(mén)ransformer中的自注意力機(jī)制是排列不變的；這意味著它計(jì)算輸入中每個(gè)標(biāo)記從序列中其他標(biāo)記接收的注意力程度，但它沒(méi)有考慮標(biāo)記的順序。實(shí)際上，注意力機(jī)制將序列視為一個(gè)標(biāo)記集合。因此，我們需要另一個(gè)稱為位置嵌入的組件，它可以考慮標(biāo)記的順序，并對(duì)標(biāo)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(shí)現(xiàn)的呢？在本文中，我們將研究三種主要...