常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,tf32,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction. 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,tf32,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围.fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef32>tf32>bf16,燧原的ef32都精度比Nvidia的fp32的精度多了一位,但都显著优

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语法树是句子结构的图形表示,它代表了句子的推导结果,有利于理解句子语法结构的层次.简单说,语法树就是按照某一规则进行推导时所形成的树. 有了语法树,我们就可以根据其规则自动生成语句,但是语法树本身是死的,在日常生活中我们会有很多并不符合语法树的情况,比如: 我们转换一种思想,我不在意一句话对与不对,而是判断这句话出现概率的高低,如果一句话出现的最终概率越接近1,那么说明它越容易出现,反之亦然.这里我们就需要语言模型:N-gram,该模型基于这样一种假设,第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与

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我们常说的 AI 通用能力往往不针对具体的行业应用,而是主要解决日常或者泛化的问题,很多技术企业给出的方案是通用式的,比如通用文字识别,无论识别身份证.驾驶证.行驶证等,任何一张图片训练后的模型都会尽可能去识别文字内容. 正常 AI 模型开发过程包括数据标注,模型训练,模型部署几个流程,但是不同应用.不同企业业务场景的不同,在开发需求上会有差异,包括业务方向.预算.发展阶段.技术基础等差异,都会导致企业需要不同的技术细节和部署方式.在具体行业领域中,会增加技术选型.模型匹配等环节.这个时候,高效

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