資料分片 Data Sharding
iPAS將大規模資料集水平切割為多個獨立區塊,以提升平行處理效率與降低記憶體負荷。
資料處理模型訓練MLOps
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將大規模資料集水平切割為多個獨立區塊,以提升平行處理效率與降低記憶體負荷。
深度學習模型架構設計,僅使用解碼器(Decoder)層進行文本生成和處理,無需編碼器,通過因果遮蔽使模型只能關注當前位置的歷史信息,實現自迴歸文本生成。
僅解碼器模型是一種專注於自迴歸生成的架構,透過預測下一個詞彙來產生連續文本,為現代語言模型的核心。
稠密檢索模型使用神經網路將查詢和文檔嵌入到一個低維向量空間中,通過計算向量相似度來檢索相關文檔,克服了傳統方法的詞彙不匹配問題。
對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統,目標是理解使用者意圖並提供適當的回應,完成特定任務或提供資訊。
直接偏好優化(DPO)是一種直接利用人類偏好資料,優化語言模型,無需訓練獎勵模型的強化學習替代方案。
Transformer 中最基礎的注意力機制,透過查詢向量與鍵向量的點積計算相似度,再用 softmax 轉為權重後對值向量加權求和。
根據系統負載和數據可用性,動態調整批次大小和處理時機的推理最佳化技術,用於平衡吞吐量和延遲。