我知道pick用于取回仅具有指定属性的对象:_.pick({name:'moe',age:50,userid:'moe1'},'name','age');=>{name:'moe',age:50}我将如何对数组执行相同的操作，假设我有一个数组，例如:[{name:'moe1',age:50,userid:'moe1'},{name:'moe2',age:50,userid:'moe1'},{name:'moe3',age:50,userid:'moe1'}]我想将它映射到一个数组，以便仅包含name和age属性，例如:[{name:'moe1',age:50},{name:'moe2'
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在2024苹果股东大会上，苹果CEO蒂姆・库克表示，今年将在GenAI领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃10年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向GenAI。如此种种，苹果向外界传达了加注GenAI的决心。目前多模态领域的GenAI技术和产品非常火爆，尤以OpenAI的Sora为代表，苹果当然也想要在该领域有所建树。今日，在一篇由多位作者署名的论文《MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training》中，苹果正式公布自家的多模态大模型研究成
为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。大模型发展即将进入下一阶段但目前仍面临众多难题。为满足与日俱增的实际需求，大模型参数会越来越大，数据集类型越来越多，从而导致训练难度大增，同时也提高了推理成本。为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。MoE结构的发展VanillaMoEExportNetwork，用于学习不同数据，一个GatingNetwork用于分配每个Expert的输出权重。SparseMoEExperts的输出是稀疏的，只有部分的experts的权重>0，其余=0的expert直接不参与计算ExpertBalancing问题不同exper
资源分享1、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「GPTs」可获得「GPTsTop100深度体验分析报告」PDF版报告，由椒盐玉兔第一时间输出的一份非常详细的GPTs体验报告。2、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「大模型案例」可获得「720-2023大模型落地应用案例集」PDF版报告，主要包含大模型2023年国内落地应用案例集。3、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「AIGC2024」可获得「硅创社2024001-AIGC2023~2024跨年报告V1.0（by潘工@20240101）」PDF版报告，主要内容包括AIGC2023回顾：100项（大事件）和AIGC2024展望：32项（路线图）。关键点
比亚迪发布璇玑AI大模型1月16日，在2024比亚迪梦想日活动上，比亚迪正式发布了整车智能化架构「璇玑」及「璇玑AI大模型」。比亚迪产品规划及汽车新技术研究院院长杨冬生称，「璇玑」是行业首个智电融合的智能化架构，让汽车拥有了智能化的「大脑」和「神经网络」，使其可以像高级智慧生命体一样全面感知、集中思考、精准控制和协同执行。同时，比亚迪「璇玑」AI大模型，也是首次将人工智能应用到车辆全领域。据介绍，该模型拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力，覆盖了整车三百多个场景，赋予整车智能持续进化的能力。比亚迪董事长兼总裁王传福表示：「无人驾驶为时尚早，但智能驾驶的时代已经到来。比亚迪20万元
2023年12月，首个开源MoE大模型Mixtral8×7B发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了GPT-3.5和LLaMA270B，而推理开销仅相当于12B左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密LLM常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE的广泛应用，使得在计算成本相对不变的条件下，模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得MoE成为推动LLM发展的关键技术。MoE设计的初衷，是使模型的学习更加“术业有专攻”，其有效性已得到业界肯定。然而现有MoE架构训练中的弊端也逐渐凸显，主要包括：专家负载失衡、专家内样本混杂而专家间同质化现象严重、额外的通信开销等等。为了缓解现有MoE普
传说中GPT-4的“致胜法宝”——MoE（混合专家）架构，自己也能手搓了！HuggingFace上有一位机器学习大神，分享了如何从头开始建立一套完整的MoE系统。这个项目被作者叫做MakeMoE，详细讲述了从注意力构建到形成完整MoE模型的过程。作者介绍，MakeMoE是受到OpenAI创始成员AndrejKarpathy的makemore启发并以之为基础编写的。makemore是一个针对自然语言处理和机器学习的教学项目，意在帮助学习者理解并实现一些基本模型。同样，MakeMoE也是在一步步的搭建过程中，帮助学习者更深刻地理解混合专家模型。那么，这份“手搓攻略”具体都讲了些什么呢？从头开始搭建
混合专家模型（MoE）是一种深度学习技术，它通过将多个模型（这些模型被称为"专家"）直接结合在一起，以加快模型训练的速度，获得更好的预测性能。这种模型设计策略在大模型中尤为重要，它可以解决大模型在训练时面临的一些问题。比如通过层之间的参数共享，MoE能够压缩模型大小；利用MoE的设计，可以扩大模型容量。目前，基于Transformer扩展的大模型是当前各种大模型的主干，MoE则是扩展Transformer的一种关键技术。在大模型已至瓶颈的现在，MoE技术的发展为如何降低大模型训练难度和推理成本等难题提供了新的解题思路。这次我整理了2022-2023近两年混合专家模型相关的顶会顶刊论文54篇，分
原文：MistralAI发布首个开源MoE模型，魔搭社区推理微调最佳实践来啦！-知乎导读继Mistral7B后，MistralAI近日又放出一记大招——发布了引爆开源社区的首个MoE开源模型Mixtral8x7B，在Apache2.0许可证下可商用。Mixtral-8x7B是一款混合专家模型（MixtrueofExperts)，由8个拥有70亿参数的专家网络组成，这种结构不仅提高了模型处理信息的效率，还降低了运行成本。在能力上，Mixtral-8x7B支持32ktoken上下文长度，支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，拥有优秀的代码生成能力，可微调为指令跟随模型（Mixtral8x7BI
Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（Mixture-Of-Experts，MOE）开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量，对于每个token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，在增加模型参数总量的同时，优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中，Mixtral8x7B模型与Llama270B和GPT-3.5表现相当，因此具有很高的使用性价比。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服
