einsum函数说明pytorch文档说明：\(torch.einsum(equation,**operands)\)使用基于爱因斯坦求和约定的符号，将输入operands的元素沿指定的维数求和。einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算，方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们。主要是省略了求和号，总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度，并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分。通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出。其方便之处在于可以直接通过求和公式写出运算代码。#矩阵乘法例子引入a=torch.rand(2,3)b=tor
einsum函数说明pytorch文档说明：\(torch.einsum(equation,**operands)\)使用基于爱因斯坦求和约定的符号，将输入operands的元素沿指定的维数求和。einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算，方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们。主要是省略了求和号，总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度，并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分。通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出。其方便之处在于可以直接通过求和公式写出运算代码。#矩阵乘法例子引入a=torch.rand(2,3)b=tor
技术背景在前面的博客中，我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用，同时利用相关的张量网络操作，我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法，如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子，这是在张量网络中非常核心的一个操作，本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。安装最新版的MindSporeEinsum是在1.6之后的版本才支持的，MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本，我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。 安装指令如下：python3-mpipinstallmindspore-
技术背景在前面的博客中，我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用，同时利用相关的张量网络操作，我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法，如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子，这是在张量网络中非常核心的一个操作，本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。安装最新版的MindSporeEinsum是在1.6之后的版本才支持的，MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本，我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。 安装指令如下：python3-mpipinstallmindspore-
近日，李飞飞领导的斯坦福HAI研究院发布了关于「生成式AI」的观点报告。报告指出，当前大多数生成式人工智能都是由基础模型驱动的。这些模型为我们的生活、社区以及社会带来的机会是巨大的，与此同时带来的风险也一样。一方面，生成式AI可以让人类更有生产力和创造力。另一方面，它们可能会放大社会偏见，甚至破坏我们对信息的信任。我们相信，跨学科的合作对于确保这些技术惠及我们所有人。以下是斯坦福大学的观点医学、科学、工程、人文学科和社会科学领域的领导人关于「生成式人工智能」如何影响其领域和我们世界的观点。本文，我们选取了李飞飞和PercyLiang对当前生成式AI的见解。完整观点报告请参见：https://
近日，李飞飞领导的斯坦福HAI研究院发布了关于「生成式AI」的观点报告。报告指出，当前大多数生成式人工智能都是由基础模型驱动的。这些模型为我们的生活、社区以及社会带来的机会是巨大的，与此同时带来的风险也一样。一方面，生成式AI可以让人类更有生产力和创造力。另一方面，它们可能会放大社会偏见，甚至破坏我们对信息的信任。我们相信，跨学科的合作对于确保这些技术惠及我们所有人。以下是斯坦福大学的观点医学、科学、工程、人文学科和社会科学领域的领导人关于「生成式人工智能」如何影响其领域和我们世界的观点。本文，我们选取了李飞飞和PercyLiang对当前生成式AI的见解。完整观点报告请参见：https://
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
一夜之间，大模型界又炸出个bignews！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜
一夜之间，大模型界又炸出个bignews！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜
