换掉Transformer，7B开源模型立刻登顶！任意长序列都能处理
换掉Transformer，7B开源模型立刻登顶！任意长序列都能处理只是换掉Transformer架构，立马性能全方位提升，问鼎同规模开源模型！
来自主题: AI资讯
6608 点击 2024-08-13 16:47
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
只是换掉Transformer架构，立马性能全方位提升，问鼎同规模开源模型！
今年 3 月份，英伟达 CEO 黄仁勋举办了一个非常特别的活动。他邀请开创性论文《Attention Is All You Need》的作者们齐聚 GTC，畅谈生成式 AI 的未来发展方向。
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
爆款AI应用开发者来晒收入了：
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
如果我们今天要谈论科技或风险投资，那么接下来的话题只会让我们想到 AI.
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
RLHF到底是不是强化学习？最近，AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示：比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习，RLHF还差得远呢。
专注于计算机图形学的全球学术顶会 SIGGRAPH，正在出现新的趋势。
七年前，论文《Attention is all you need》提出了 transformer 架构，颠覆了整个深度学习领域。