近年来，人工智能发展迅速，尤其是像 ChatGPT 这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。但在特定领域任务上，由于专业数据的缺乏和可能的计算错误，它们的表现并不理想。同时，虽然已有一些专门针对特定任务的 AI 模型和系统表现良好，但它们往往不易与基础大模型集成。为了解决这些重要问题，TaskMatrix.AI 破茧而出、应运而生，这是由微软（Microsoft）设计发布的新型 AI 生态系统。其核心技术近期在《科学》合作期刊 Inte
关键字：
AI LLM
1 前言在本专栏去年的文章《从隐空间认识CLIP 多模态模型》里，已经介绍过了：CLIP 的核心设计概念是，把各文句和图像映射到隐空间里的一个点( 以向量表示)。其针对每一个文句和图像都会提取其特征，并映射到这个隐空间里的某一点。然后经由矩阵计算出向量夹角的余弦(Cosine) 值，来估计它们之间的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的点积注意力(Dot-Product attention) 机制，其先透过点积运算，从Q与K矩阵计算出的其相似度(Similarit
关键字：
202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
ChatGPT 的发布是语言大模型（LLM）发展史的转折点，它让人们意识到 LLM 的潜力，并引发了 “AI 竞赛”，世界上主要人工智能实验室和初创公司都参与其中。在这之后，基于 LLM 的聊天机器人层出不穷。1语言模型简单来说，语言模型能够以某种方式生成文本。它的应用十分广泛，例如，可以用语言模型进行情感分析、标记有害内容、回答问题、概述文档等等。但理论上，语言模型的潜力远超以上常见任务。想象你有一个完备的语言模型，可生成任意类型的文本，并且人们还无法辨别这些内容是否由计算机生成，那么我们就可以使其完成
关键字：
人工智能 LLM 大语言模型
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