「别太迷信大模型的涌现，世界上哪儿有那么多奇迹？」斯坦福大学的研究者发现，大模型的涌现与任务的评价指标强相关，并非模型行为在特定任务和规模下的基本变化，换一些更连续、平滑的指标后，涌现现象就不那么明显了，更接近线性。近期，由于研究者们观察到大型语言模型（LLMs），如GPT、PaLM、LaMDA可以在不同的任务中表现出所谓的「涌现能力」，这一术语在机器学习领域得到了极大关注：事实上，复杂系统的新兴特性一直以来都是物理学、生物学、数学等学科在研究的重点。值得注意的一个观点是，诺贝尔物理学奖获得者P.W.Anderson提出了「MoreIsDifferent」。这一观点认为，随着系统复杂性的增加，
斯坦福大学以人类为中心的人工智能研究所（HAI）发布了2023年人工智能指数，该指数分析了人工智能的影响和进展。这份数据驱动的报告深入探讨了人工智能相关的热门主题，如研究、伦理、政策、舆论和经济学。这项研究的主要发现包括人工智能研究如何扩展到模式识别、机器学习和计算机视觉等专业领域。报告指出，自2010年以来，人工智能出版物的数量增加了一倍多。同时，人工智能行业应用超越学术界，并引用了32个由行业生产的重要机器学习模型，而学术界仅生产了3个。研究将此归因于训练这些大型模型所需的大量资源。传统的人工智能基准，如图像分类基准ImageNet和阅读理解测试SQuAD，不再足以衡量技术的高速进展，导致
斯坦福大学以人类为中心的人工智能研究所（HAI）发布了2023年人工智能指数，该指数分析了人工智能的影响和进展。这份数据驱动的报告深入探讨了人工智能相关的热门主题，如研究、伦理、政策、舆论和经济学。这项研究的主要发现包括人工智能研究如何扩展到模式识别、机器学习和计算机视觉等专业领域。报告指出，自2010年以来，人工智能出版物的数量增加了一倍多。同时，人工智能行业应用超越学术界，并引用了32个由行业生产的重要机器学习模型，而学术界仅生产了3个。研究将此归因于训练这些大型模型所需的大量资源。传统的人工智能基准，如图像分类基准ImageNet和阅读理解测试SQuAD，不再足以衡量技术的高速进展，导致
目录一、库函数计算π二、近似值计算π三、无穷级数计算π四、割圆术计算π五、蒙特卡罗法计算π六、计算800位精确值从2020年开始，每年的3月14日又被定为国际数学日，是2019年11月26日联合国教科文组织第四十届大会上正式宣布的。巧合的是这一天既是爱因斯坦的生日，又是霍金的忌日，两位物理界的巨擘一个出生于(1879)另一个离世于(2018)这个日子。以前，3月14日还是一年一度的庆祝常数π的节日，由圆周率最常用的近似值3.14而来，称为圆周率日（πDay）。圆周率（π）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方
目录一、库函数计算π二、近似值计算π三、无穷级数计算π四、割圆术计算π五、蒙特卡罗法计算π六、计算800位精确值从2020年开始，每年的3月14日又被定为国际数学日，是2019年11月26日联合国教科文组织第四十届大会上正式宣布的。巧合的是这一天既是爱因斯坦的生日，又是霍金的忌日，两位物理界的巨擘一个出生于(1879)另一个离世于(2018)这个日子。以前，3月14日还是一年一度的庆祝常数π的节日，由圆周率最常用的近似值3.14而来，称为圆周率日（πDay）。圆周率（π）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方
目录一、简介1.哑标2.自由标二、torch实现1.计算迹2.取矩阵对角线3.计算外积4.batch矩阵乘法5.带有子列表和省略号6.变换维度7.双线性变换，类似于torch.nn.functional.bilinear一、简介 爱因斯坦求和约定(Einsteinsummationconvention)是一种标记的约定,又称为爱因斯坦标记法(Einsteinnotation),可以基于一些约定简写格式表示多维线性代数数组操作，让表达式更加简洁明了。 既然是约定，那我们就来看看都约定了什么，主要有如下两点：1.哑标 公式中不同字母分别有重复一次的上角标和下角标时
目录一、简介1.哑标2.自由标二、torch实现1.计算迹2.取矩阵对角线3.计算外积4.batch矩阵乘法5.带有子列表和省略号6.变换维度7.双线性变换，类似于torch.nn.functional.bilinear一、简介 爱因斯坦求和约定(Einsteinsummationconvention)是一种标记的约定,又称为爱因斯坦标记法(Einsteinnotation),可以基于一些约定简写格式表示多维线性代数数组操作，让表达式更加简洁明了。 既然是约定，那我们就来看看都约定了什么，主要有如下两点：1.哑标 公式中不同字母分别有重复一次的上角标和下角标时
继Meta的LLaMA模型开源后，AI界研究人员就在这个模型基础上衍生出许多版本。前段时间，斯坦福发布了Alpaca，是由Meta的LLaMA7B微调而来，仅用了52k数据，性能可以与GPT-3.5匹敌。今天，斯坦福学者联手CMU、UC伯克利等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程使用GPT-4作为评判标准，结果显示Vicuna-13B在超
继Meta的LLaMA模型开源后，AI界研究人员就在这个模型基础上衍生出许多版本。前段时间，斯坦福发布了Alpaca，是由Meta的LLaMA7B微调而来，仅用了52k数据，性能可以与GPT-3.5匹敌。今天，斯坦福学者联手CMU、UC伯克利等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程使用GPT-4作为评判标准，结果显示Vicuna-13B在超
技术背景在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。 案例演示在numpy、Jax框架和MindSpore框架中都是支持爱因斯坦求和算符的，那么这里为了方便演示，我们采用的是numpy来做一些参考案例:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:x=np.arange(3)In[3]:xOut[3
