内容来源：@xiaohugggDistil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型该模型是由HuggingFace团队开发，它在Whisper核心功能的基础上进行了优化和简化，体积缩小了50%。速度提高了6倍。并且在分布外评估集上的字错误率(WER)不超过1%。它还可以作为Whisper的助手模型用于推测性解码，速度提高了2倍。主要优点：速度-Distil-Whisper的推理速度是Whisper的6倍。尺寸-模型大小减少了49%，更适合资源有限的设备。准确性-词错误率（WER）与Whisper相比只有1%的差距。抗噪声-在嘈杂环境下仍能保持较高的识别准确性。减少
如你我所见，像GPT-4、PaLM等前沿语言模型已经展现了出色的推理能力，例如回答复杂问题、生成解释，甚至解决需要多步推理的问题，这些能力曾被认为是AI无法达到的。这样的能力在较小的语言模型中并不明显，因此现在的挑战就是如何利用对大型语言模型不断增长的知识，进而提升较小模型的能力。之前微软研究院推出了Orca，它是拥有130亿参数的语言模型，通过模仿更强大LLM的逐步推理过程，展现了强大的推理能力。现在研究者再接再厉推出了Orca2，继续探索如何通过改进训练信号来提升较小语言模型的推理能力。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.11045.pdfHuggingFace
PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码！项目名为GPT-fast，加速效果观感是这样婶儿的：通畅，属实通畅！重点是，团队直接放出了代码以及详细“教程”。还是简笔画版的那种，特别好理解。开发团队成员@HoraceHe表示：我们不把它看作是库或者框架，更希望大家能把它当成个例子，根据自己的需求“复制粘贴”。网友直接炸开锅，英伟达AI科学家JimFan评价道：这是自AndrejKarpathy发布的minGPT以来最棒的教程式repo之一！开源世界需要更多minGPT、GPT-Fast这样的项目！那么GPT-fast究竟是如何给大模型提速的？
GPT-4和LLaMA这样的大型语言模型（LLMs）已在各个层次上成为了集成AI的主流服务应用。从常规聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到各个软件中的Copilot功能，这些模型的部署和服务需求正在迅速增加。像DeepSpeed、PyTorch和其他几个框架可以在LLM训练期间实现良好的硬件利用率，但它们在与用户互动及处理开放式文本生成等任务时，受限于这些操作的计算密集度相对较低，现有系统往往在推理吞吐量上遇到瓶颈。为了解决这一问题，使用类似vLLM这样由PagedAttention驱动的框架或是Orca系统可以显著提高LLM推理的性能。然而，这些系统在面对长提示的工作负载时，依旧难以提供良好的服
英特尔® ExtensionforTransformer是什么？英特尔® ExtensionforTransformers[1]是英特尔推出的一个创新工具包，可基于英特尔® 架构平台，尤其是第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器（代号SapphireRapids[2]，SPR）显著加速基于Transformer的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)。其主要特性包括：通过扩展HuggingFacetransformersAPI[3]和利用英特尔® NeuralCompressor[4]，为用户提供无缝的模型压缩体验；提供采用低位量化内核（NeurIPS2023：在CPU上实现
在当今现代化的生活中，空调系统已经成为我们日常生活和工作环境中不可或缺的一部分。然而，为了确保空调系统的高效运行和能源利用，精密空调监控系统变得愈发重要。精密空调监控系统提供了对空调设备的实时、精准的掌控，从而提高能效、减少维护成本，并为用户创造更加舒适和健康的室内环境。客户案例企业办公楼天津某大型企业的总部拥有庞大的办公楼，其空调系统是维持员工工作效率和办公环境舒适度的关键。通过部署泛地缘科技推出的精密空调监控系统，实现了对不同楼层、房间的空调设备的集中管理和监控。这不仅降低了能源消耗，还提高了员工的工作效率，并在整体运行中减少了空调系统的故障率。医疗机构厦门某医疗机构要求严格的温湿度控制以
目录前言[BitoNews]Updates更新于2023-06-151、Bito融资320万美元，加速下一代版本的研发2、支持自定义设置输出语言（超过17种语言）3、IDE上下文菜单中自定义模板4、BitoCLI中引入上下文记忆5、自定义模板（PromptTemplates）6、标准模板可以修改或者删除吗？自定义模板可以更多吗？7、Bito是否提供Vim/NeoVim编辑器插件一、Bito基本介绍1.1、什么是Bito？1.2、Bito能做什么？1.3、Bito是免费的？1.4、Bito用的GPT哪个模型？二、Bito安装插件2.1、在JetBrainIDE上安装2.2、在VSCode上安装2
１.使用AVProVideo插件，进行制作２.效果演示 ３.代码voidStart(){MediaPlayerone.m_VideoPath=Application.streamingAssetsPath+"/字言奇说.mp4";MediaPlayerone.OpenVideoFromFile(MediaPlayer.FileLocation.AbsolutePathOrURL,MediaPlayerone.m_VideoPath,true);}//UpdateiscalledonceperframevoidUpdate(){ ／／视频当前时长one.text=convertime(G
作者：FishBones链接：https://juejin.cn/post/7185479136599769125背景公司的一个ToB系统，因为客户使用的也不多，没啥并发要求，就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”，对并发量提出了要求：核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。当时一想，500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照100个线程，那就是单线程1S内处理5个请求，200ms处理一个请求即可。这个没有问题，平时接口响应时间大部分都100ms左右，还不是分分钟满足的事情。然而压测一开，100的并发，吞吐量居然只有50...而且再一查，100的并发，CPU使用
里流传着这样一句话，“一切业务数据化，一切数据业务化”。作为大数据从业者，你一定明白有数据是一回事，可要想让数据发挥价值、成为生产力是另一回事。手里得有两把刷子，才能成为大数据圈儿的“大拿”！如何实现智能路径检测，查询出符合条件的路径详情及符合路径的用户数？关于有序漏斗转化，如果想要更准确一些该怎么做？面对大量的订单记录，如果想按照地域、时间、来源等维度等进行实时分析，该怎么实现？对于海量评论数据，想要查询好评差评的比例，如果进行准实时分析想要秒级实现的话，如何来完成？ 不管是面试还是实际工作过程中，数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化，T+1
