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​​【本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛】​​​​https:www.51cto.comaigc2223.html​​编者按：怎样在10,000个H100GPU上训练大模型？如何充分利用每一块GPU的算力？如何在这个复杂的GPU网络中高效传递数据？当不可避免的硬件故障发生时，又该如何快速恢复训练进度？我们今天为大家带来的文章中，作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策略。作者SoumithChintala编译岳扬我的好友FrancoisFleuret提出了上述问题。我迅...

​​【本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛】​​​​https:www.51cto.comaigc2223.html​​编者按：人工智能正在席卷各个行业，但你是否曾思考过：当ChatGPT的开发商OpenAI可能面临50亿美元亏损时，生成式AI的商业模式究竟还能走多远？这篇分析文章直击当前AI行业的痛点：巨额投资与高昂运营成本之间的矛盾，技术进步与商业化之间的鸿沟，以及研究价值与经济可持续性之间的平衡。它提醒我们，在追求技术进步的同时，也...

​​【本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛】​​​​https:www.51cto.comaigc2223.html​​​编者按：随着大语言模型（LLMs）的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考：我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生成（RAG）系统吗？本文深入探讨了长上下文LLMs与RAG系统的优劣势，揭示了它们在实际应用中的表现差异。通过对最新四篇学术研究的全面分析，作者阐明了长上下文LLMs在某些任务中的优势，同时也指出...

​​【本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛】​​​​https:www.51cto.comaigc2223.html​​编者按：想要部署大语言模型（LLMs），却不知该如何估算所需的GPU内存？在项目预算有限的情况下，是否曾因为GPU内存估算不准而导致资源浪费或性能不足？这些问题不仅影响项目进度，还可能直接导致成本超支或服务质量下降。本文作者凭借丰富的LLM部署经验，深入剖析了GPU内存需求的计算方法。从模型参数到KV缓存，从激活值到系...

编者按：传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品？我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出：AI产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式。传统的基于用户数量的定价模式在AI产品中往往会导致资源浪费和成本分配不均。一些员工可能每天都在大量使用AI工具，而另一些人可能几乎不碰。这不仅会增加企业的不必要开支，还可能阻碍AI工具在整个组织中的广泛应用和创新。作者分享了他们在AI产...

编者按：传统的检索增强生成（RAG）技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗？本文深入探讨了GraphRAG技术，这一创新方案通过将非结构化文本转化为结构化知识图谱，巧妙地解决了上述难题。GraphRAG能显著提升AI系统理解和回答复杂问题的能力，尤其在跨时代、跨学科的问题上表现出色。作者也指出了实施GraphRAG面临的挑战，包括知识图谱构建的复杂性、可扩展性问题以及维护成...

编者按：随着2024年被业界誉为“AIPC元年”，各大笔记本电脑厂商纷纷推出搭载NPU的全新AIPC，而在介绍产品性能时，“NPU”一词频频被提及。但NPU和我们所熟知的GPU之间的区别究竟是什么？我们今天为大家分享的这篇文章将和大家一起初探NPUvsGPU。简而言之，NPU专为加速AI任务而设计，包括深度学习和推理，能够高效地处理大量数据，并利用专用存储器快速执行复杂的AI算法。与GPU相比，NPU体积更小、成本更低、能耗更小，且在特定...

编者按：您是否曾经遇到这样的情况：明明构建了一个功能强大的RAG系统，但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”？这是许多RAG应用开发者面临的共同挑战。这个问题不仅会导致用户体验下降，更可能直接影响RAG系统的使用率和实际价值。如果未能得到妥善解决，之前的辛苦工作恐将付之东流，甚至影响整个项目的成功。这篇文章并非纸上谈兵，而是源自作者在实际项目中的第一手经验。文章详细介绍了5种QueryTr...

编者按：大模型发展了近两年，BaihaiIDP公众号也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。最近，一些企业客户和伙伴来询问，是否有LLM的从0到1的科普贴。他们说：“虽然在很多场景中，LLM都已经渗透入我们的工作生活，但对其内部的运作机制，仍有很多谜团待解决。在应用落地时，LLMs这种“黑箱式”的运作模式，不仅使我们难以完...

编者按：AI能立即改变世界吗？为何巨额投资却难见成效？你是否也在思考：我们开发的AI产品真的解决了用户的需求吗？面对这些问题，许多公司陷入了困境：要么过于专注模型开发而忽视实际应用，要么盲目将AI融入产品而不考虑是否需要。这不仅导致资源浪费，更可能使我们错失AI真正的价值所在。本文深入剖析了AI从实验室走向市场的五大障碍，包括使用成本、产品可靠性、隐私问题、产品安全和用户界面。作者基于对OpenAI、Google等A...

编者按：目前AIAgents在各行各业的应用前景广阔，越来越多的企业开始尝试部署AIAgents，然而如何在企业生产环境中有效部署和管理AIAgents，是工程师们面临的一大挑战。你是否曾面临这样的困惑：如何确保AIAgents在生产环境中稳定可靠地运行？如何应对突发的高并发请求？当AIAgents出现"幻觉"或系统崩溃时，又该如何快速恢复？本文提出了"MultiAgentasaService(MAaaS)"这一概念，认为可以借鉴云应用的最佳实践（bestpractices）...

编者按：随着大语言模型（LLMs）规模的不断扩大，如何在有限的计算资源下高效部署这些模型成为了一个迫切需要解决的问题。模型量化作为一种有效的模型压缩技术，在保持模型性能的同时大大降低了计算和存储开销，因此广受关注。但对于许多人来说，模型量化的具体原理和实现方法仍然是一个“黑盒”。我们今天为大家带来的这篇文章，通过可视化图示详细解析各种模型量化技术的原理和实现方法，为各位读者提供一个全面且直观的模型...

编者按：LLMs规模和性能的不断提升，让人们不禁产生疑问：这种趋势是否能一直持续下去？我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能（AGI）？回答这些问题对于理解AI的未来发展轨迹至关重要。在这篇深度分析文章中，作者提出了一个令人深思的观点：单单依靠扩大模型规模来实现AGI的可能性几乎为零。这篇文章为我们提供了一个清醒的视角，提醒我们在预测AI未来发展时需要保持谨慎和理性。它挑战了业界普遍接受的观点，...

编者按：你是否曾经遇到过这些情况：你向AI助手提出了一个比较复杂的问题，但它给出的回答却比较浅显，甚至完全偏离了你的意图🤔？或者，你询问了一个非常简单的问题，AI助手却给出了一大堆不必要的信息，让你感到烦恼😣？传统的RAG技术虽然能有效减少AI回答内容中的错误，但并不能改进用户最初提交的query内容，因此可能会出现以下这些问题：对于用户提交的简单query，系统可能会消耗过多的计算资源，浪费用户时间和增加资源消...

编者按：在大语言模型(LLMs)的部署及其相关的算力扩容过程中，更换GPU是否也可能会对模型的输出产生重大影响？这个问题的答案对于确保LLMs在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要。我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：即使在相同的开发环境、系统配置和随机种子下，不同的GPU也会导致LLMs产生不同的模型输出。作者通过实验证明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G两种不同GPU的情况下，Mistral7bv0.1模型对相同...

编者按：在你构建AIAgents时，是否曾遇到这些困扰：总是在简单任务上出错，从而让你有时会怀疑自己的技术水平？面对客户的需求，AIAgent表现得像个“笨蛋”，无法准确理解和执行指令？随着底层模型的更新，AIAgents的性能不升反降，让人手足无措？这些问题不仅影响了AIAgents的性能，甚至可能导致项目延期、成本超支，甚至失去客户的信任。在AI技术飞速🚀发展的今天，任何一个表现不佳的Agents都可能很快被市场淘汰。今天我们分...

编者按：深度学习的飞速发展离不开硬件技术的突破，而GPU的崛起无疑是其中最大的推力之一。但你是否曾好奇过，为何一行简单的“.to('cuda')”代码就能让模型的训练速度突飞猛进？本文正是为解答这个疑问而作。作者以独特的视角，将复杂的GPU并行计算原理转化为通俗易懂的概念。从CPU与GPU的设计哲学对比，到CUDA编程的核心要素，再到具体的代码实现，文章循序渐进地引领读者把握GPU并行计算的精髓。特别是文中巧妙的比喻——将C...

编者按：在大语言模型（LLMs）相关技术高速发展的今天，哪些基于LLMs的产品真正值得我们投入精力开发？如何从用户体验和市场接受度的角度评估这些产品的潜力？今天为大家分享的这篇文章，作者的核心观点是：优秀的产品应该将GenAI无缝集成到现有工作流中，引入AI不仅要能为用户提供高价值、变革性的体验，同时还需兼顾用户的使用习惯，最好不要增加用户的学习成本。正如本文所强调的，在追求技术创新的同时，我们不应忘记用户的...

编者按：本文旨在带领读者深入了解LLaMA3的核心技术——使用RMSNorm进行预归一化、SwiGLU激活函数、旋转编码（RoPE）和字节对编码（BPE）算法。RMSNorm技术让模型能够识别文本中的重点，SwiGLU激活函数则如同“神笔”，让模型生成的文本更加突出重点且易于理解；RoPE赋予了模型处理序列中词语位置的灵活性，而BPE算法则有效提升了模型处理长文本的能力。从开发环境配置到项目逻辑梳理，各组件的介绍与构建，再到模型组件的整合...

编者按：本文介绍的CRAG技术通过引入轻量级检索评估机制和知识精炼算法，试图解决传统检索增强生成（RAG）方法在处理复杂查询语句时存在的问题（包括检索结果不够精确、引入无关信息等），这些问题会影响模型回答的质量。CRAG技术如何评估检索文档与用户查询之间的相关性？检索评估器的具体工作原理是什么？CRAG的知识精炼算法是如何工作的？它如何确保在“细分再整合”的过程中不会丢失重要信息？如若您现在对这些问题充满好奇...

您好，我这边显示正常呀