优化
大模型重复生成内容:根因剖析与优化策略
前言最近在调试大模型应用过程中,遇到了如下问题:复制大模型首次生成内容与「重新生成」两次返回的内容近乎完全相同,几乎没有体现出任何差异性。 面对这种情况,造成大模型输出高度相似的原因是什么呢? 我们又该采取怎样的调整策略,才能使重新生成的内容与前次存在明显差异,提升输出的多样性呢?
4/28/2025 2:22:00 AM
张张
新手必看:用DeepSeek轻松产出爆款,三分钟掌握自媒体全流程
今天来分享如何利用 DeepSeek 高效创作自媒体文章,自媒体账号的打造和内容创作是一个系统性工程。 本文将详细拆解如何利用 DeepSeek 完成从账号定位到爆款内容创作的全流程,帮助你快速脱颖而出。 一、账号定位与赛道分析:知己知彼,精准切入1.
2/19/2025 12:07:56 AM
宇宙之一粟
易用性对齐 vLLM,推理效率提升超200%,这款国产加速框架什么来头?
一、行业背景2022 年 10 月,ChatGPT 的问世引爆了以大语言模型为代表的的 AI 浪潮,全球科技企业纷纷加入大语言模型的军备竞赛,大语言模型的数量、参数规模及计算需求呈指数级提升。大语言模型(Large Language Model,简称 LLM 大模型)指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大模型通常包含百亿至万亿个参数,训练时需要处理数万亿个 Token,这对显卡等算力提出了极高的要求,也带来了能源消耗的激增。据斯坦福人工智能研究所发布的《2023 年 AI
9/18/2024 10:37:00 AM
新闻助手
击败25个分子设计算法,佐治亚理工、多伦多大学、康奈尔提出大语言模型MOLLEO
作者 | 佐治亚理工学院王浩瑞编辑 | ScienceAI分子发现作为优化问题,因其优化目标可能不可微分而带来显著的计算挑战。进化算法(EAs)常用于优化分子发现中的黑箱目标,通过随机突变和交叉来遍历化学空间,但这会导致大量昂贵的目标评估。在这项工作中,佐治亚理工学院、多伦多大学和康奈尔大学研究者合作提出了分子语言增强进化优化(MOLLEO),通过将拥有化学知识的预训练大语言模型(LLMs)整合到进化算法中,显著改善了进化算法的分子优化能力。该研究以《Efficient Evolutionary Search Ov
7/1/2024 4:14:00 PM
ScienceAI
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