通过onnx模型可以在支持onnx推理的推理引擎上进行推理，从而可以将LLM部署在更加广泛的平台上面。此外还可以具有避免pytorch依赖，获得更好的性能等优势。这篇博客（大模型LLaMa及周边项目（二）-知乎）进行了llama导出onnx的开创性的工作，但是依赖于侵入式修改transformers库，比较不方便。这里本人实现了避免侵入式修改transformers库导出LLM为ONNX方法，代码库为:https://github.com/luchangli03/export_llama_to_onnx导出的LLM进行onnxsim优化：一种大于2GBONNX模型onnxsim优化方法_Luc
AIGC市场定义市场定义：AIGC，指利用自然语言处理技术（NLP）、深度神经网络技术（DNN）等人工智能技术，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成内容，从而帮助传媒、电商、影视、娱乐等行业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。终端用户：金融、传媒、元宇宙等行业组织的产研与业务部门、政府部门甲方核心需求：AIGC最核心的能力，就是内容生成。经过训练的AI算法模型，能够超越人类创意、效率，相对高质量地规模化生成海量数字化内容。一方面，AIGC可降低海量数字内容的生成成本，将人类从简单且重复、基础性工作中解放出来，聚
前言作为近些年刚刚进入人们视线的“密评”，许多人均对其较为陌生，密码作为网络安全体系中基础支撑，是国家实现网络安全从被动防御走向主动免疫的重要战略转变。商用密码应用安全性评估的发展历程商用密码应用安全性评估（以下均简称为“密评”）于2007年提出，期间经历10余年的积累。2007年11月27日，国家密码管理局印发的11号文件《信息安全等级保护商用密码管理办法》，要求信息安全等级保护商用密码测评工作由国家密码管理局指定的测评机构承担。2009年12月15日，国家密码管理局印发管理办法实施意见，进一步明确了与密码测评有关的要求。2017年04月22日，国家密码管理局印发《关于开展密码应用安全性评估
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。ChatGPT爆火，为何大模型却依然没有得到广泛的应用？原因无它，受制于性能和成本。最近，有这样一个项目引发业内关注和讨论——GPTCache（https://github.com/zilliztech/GPTCache）。它使用向量数据库技术为各种LLM应用提供一层语义缓存，能够存储LLM响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低API调用开销、提升应用可扩展性。简单来说，有了GPTCache，受制于性能优化与成本的LLM应用，可以挣脱这些束缚，真正做到省钱、省时、省力了。AIGC人狂喜！而背后的操盘手正是向量数据库
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。ChatGPT爆火，为何大模型却依然没有得到广泛的应用？原因无它，受制于性能和成本。最近，有这样一个项目引发业内关注和讨论——GPTCache（https://github.com/zilliztech/GPTCache）。它使用向量数据库技术为各种LLM应用提供一层语义缓存，能够存储LLM响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低API调用开销、提升应用可扩展性。简单来说，有了GPTCache，受制于性能优化与成本的LLM应用，可以挣脱这些束缚，真正做到省钱、省时、省力了。AIGC人狂喜！而背后的操盘手正是向量数据库
我已经设置了以下jQuery函数来为添加一个负的左边距。元素$(document).ready(function(){vardocwidth=$(document).width();varherowidth=$('.element-hero').width();varleftmargin=docwidth-herowidth;$('.element-hero').css({"margin-left":-leftmargin,});});如您所见，它获取文档宽度，宽度，并对后者应用等于这两个值之间的差值的负左边距。它工作正常，直到我尝试调整浏览器窗口的大小；我需要在调整窗口大小时动态重新
我已经设置了以下jQuery函数来为添加一个负的左边距。元素$(document).ready(function(){vardocwidth=$(document).width();varherowidth=$('.element-hero').width();varleftmargin=docwidth-herowidth;$('.element-hero').css({"margin-left":-leftmargin,});});如您所见，它获取文档宽度，宽度，并对后者应用等于这两个值之间的差值的负左边距。它工作正常，直到我尝试调整浏览器窗口的大小；我需要在调整窗口大小时动态重新
谷歌等团队发布了遗传编程最新成果——AutoRobotics-Zero（ARZ）。最新论文已被IROS2023接收。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.16890.pdf这是一种使用AutoML-Zero的搜索方法，能够构建紧凑、可解释的机器人策略，可以快速适应环境的剧烈变化。即使在随机选择的一条腿折断后，ARZ策略能够控制步态，让其继续行走。而这一挑战任务，在2个流行的神经网络基线MLP+LSTM中，取得了失败结果。甚至，ARZ使用的参数和FLOPS比基线少得多。英伟达高级研究科学家JimFan表示，令人耳目一新的机器人技术！无需LLM，甚至无需神经网络：只需使用
这个星期，数据挖掘顶会ACMKDD2023在美国长滩开幕，在五天的主会议期间，大会专门给大模型准备了一整天。来自OpenAI、Meta、智谱AI、GoogleDeepMind、Microsoft、Intel等大语言模型领域走在前沿的公司及研究学者进行了精彩的思想碰撞。这也是为数不多的一次，是中国的大语言模型专家与国际巨头们同台竞技，深度交流。此次大模型开放日的Keynote演讲嘉宾包括：微软首席科学家&技术院士JaimeTeevan，OpenAIChatGPT团队成员JasonWei，智谱AICEO张鹏，谷歌DeepMind首席科学家/研究主管DennyZhou，以及MetaFAIR研究工程师
随着大型语言模型（LLM）技术的日渐成熟，其应用范围正在不断扩大。从智能写作到搜索引擎，LLM的应用潜力正在一点点被挖掘。最近，微软亚洲研究院提出可以将LLM用于工业控制，而且仅需少量示例样本就能达成优于传统强化学习方法的效果。该研究尝试使用GPT-4来控制空气调节系统（HVAC），得到了相当积极的结果。论文地址：http://export.arxiv.org/abs/2308.03028在智能控制领域，强化学习（RL）是最流行的决策方法之一，但却存在样本低效问题以及由此导致的训练成本高问题。当智能体从头开始学习一个任务时。传统的强化学习范式从根本上讲就难以解决这些问题。毕竟就算是人类，通常也
