SUBLLM新架构：文本下采样机制革新大语言模型效率.pdf
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SUBLLM新架构：
文本下采样机制革新大语言模型效率
王全东小米大模型团队
演讲嘉宾
王全东
小米大模型团队大模型高级算法工程师
中国科学院声学研究所博士、美国佐治亚理工访问学者、中科院认证高级
工程师，长期从事大语言模型、多模态、语音识别等领域研究，曾获多项顶会竞赛冠亚军奖项，已发表顶会论文十余篇，拥有专列多项。深度参与了小米自研大模型从0到1的研发过程，荣获2024年度CCF计算机应用创新技术一等奖。近期和DanielPovey等提出SUBLLM新架构，被量子位等科技媒体报道。
1.长文本模型的技术挑战
目录CONTENTS2.
目录
CONTENTS
3.主要实验结果
4.分析与讨论
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SUBLLM新架构：
文本下采样机制革新大语言模型效率
王全东小米大模型团队;
中国科学院声学研究所博士、美国佐治亚理工访问学者、中科院认证高级
工程师，长期从事大语言模型、多模态、语音识别等领域研究，曾获多项
顶会竞赛冠亚军奖项，已发表顶会论文十余篇，拥有专列多项。深度参与了小米自研大模型从0到1的研发过程，荣获2024年度CCF计算机应用创新技术一等奖。近期和DanielPovey等提出SUBLLM新架构，被量子位等科技媒体报道。;
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5.总结与展望;
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王全东
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中国科学院声学研究所博士、美国佐治亚理工访问学者、中科院认证高级
工程师，长期从事大语言模型、多模态、语音识别等领域研究，曾获多项
顶会竞赛冠亚军奖项，已发表顶会论文十余篇，拥有专列多项。深度参与
了小米自研大模型从0到1的研发过程，荣获2024年度CCF计算机应用创
新技术一等奖。近期和DanielPovey等提出SUBLLM新架构，被量子位等
科技媒体报道。
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建筑信息模型Building Information Modeling设计与施工的革新，生产与效率的提升Transforming Design and Construction to Achieve Greater Industry Productivity企业合作伙伴引言筑事业是一项集体“运动”。建筑信息模型（Building Information Modeling，简称BIM）的出现正在改变项目参与各方的协作方式，使每个人都能提高生产效率并获得收益，从而引发了建筑行业一次脱胎换骨的革命。为了帮助中国的业界更好地了解这场变革的广度和深度，麦格劳-希尔建筑信息公司在中国发布首份关于BIM的中
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专题论文第卷第期年月计算机工程
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大语言模型与玻尔兹曼机制的关系
大语言模型和玻尔兹曼机制，听起来就像两个来自不同星球的家伙，可它们之间还真有点妙不可言的关系呢。
咱先来说说大语言模型吧。这玩意儿就像是一个超级聪明的大脑，能回答各种各样的问题。你问它个历史事件，它能给你说得头头是道；你让它写个小故事，它也能给你编得像模像样。它就像是一个知识渊博的万事通，坐在你面前，只要你开口，就能给你答案。
再看玻尔兹曼机制。这可有点像大自然玩的一个超级复杂的游戏规则。想象一下，在一个巨大的微观世界里，粒子们就像一群调皮的小精怪，它们在不停地跑来跑去，相互碰撞，相互作用。玻尔兹曼机制就像是这个微观世界的指挥家，规定着这些小精怪们的行动方式。
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第15卷第6期指挥信息系统与技术Vol.15No.6
2024年12月CommandInformationSystemandTechnologyDec.2024
·专家视野·doi：10.15908/ki.cist.2024.06.001
大型语言模型智能体：机制和应用的综述
1211
胡伟姜晓夏邵洲天朱容志
（1南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023）
（2信息系统工程全国重点实验室南京210023）
摘要：人工智能智能体（AIagent）具有环境感知、决策制定和行动执行能力，被视为实现通用人
工智能（AGI）的关键。首先，介绍了大型语言模型智能体（LLMagent）在角色定
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主流大语言模型的架构特性及构建路径研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
主流大语言模型的架构特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1模型概述．．．．．
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大语言模型核心能力架构及工具应用知识试卷
1、Transformer架构的核心组件是（）
A、全连接层
B、注意力机制(正确答案)
C、卷积核
D、递归单元
2、在大模型训练中，数据增强的主要目的是什么（）
A、提高模型的准确率
B、提高训练速度
C、增加数据多样性(正确答案)
D、减少过拟合
3、在大模型应用中，提示词（Prompt）的主要作用是什么（）
A、提高模型的准确率
B、引导模型生成特定内容(正确答案)
C、提高模型的训练速度
D、提高模型的泛化能力
4、大语言模型的核心能力“涌现”通常指什么（）
A、训练后突然学会写诗
B、参数量超过阈值后自动获得新能力(正确答案)
C、API响
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知合计算 苏中-开源大模型创新背后的 RISC-V 算力架构革新.pdf
开源大模型创新背后的
RISC-V算力架构革新
演讲人：苏中
人工智能发展：从符号主义到链接主义
符号主义的鼻祖：亚里士多德与他的三段论
Allmenaremortal.
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所有人都会死。
苏格拉底是人。
因此，苏格拉底会死。
亚里士多德《PriorAnalytics》拉丁文版
亚里士多德ἈριστοτέληςAristotél
约1290年，佛罗伦萨劳伦齐亚纳医学院图书馆
（古希腊公元前384–公元前322年)
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符号主义的发展
符号主义的发展：从第一个AI程序LogicThe
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ASurveyonInferenceEnginesforLargeLanguageModels:
PerspectivesonOptimizationandEfficiency
SIHYEONGPARK,KoreaElectronicsTechnologyInstitute,SouthKorea
5SUNGRYEOLJEON,KoreaElectronicsTechnologyInstitute,SouthKorea
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文本摘要技术教程
1文本摘要的重要性
在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生，从新闻文章、学术论
文到社交媒体帖子。文本摘要技术的出现，旨在从这些长篇大论中提取关键信
息，生成简洁、精炼的摘要，帮助人们快速理解文本的主要内容，节省时间，
提高效率。
文本摘要主要分为两类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要通过算法
挑选出原文中最具代表性的句子或片段，直接组合成摘要。而生成式摘要则更
进一步，它不仅挑选关键信息，还能重新组织语言，生成新的句子，更准确地
表达原文的核心观点。
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基于预训练语言模型的文本摘要研究与应用
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，互联网上每天产生大量的文本信息。如何快速有效地获取这些信息成为了一个亟待解决的问题。文本摘要技术应运而生，它可以在不改变原文含义的基础上，将长篇大段的文本简化为简短、精炼的摘要，从而帮助用户快速了解文本的主要内容。近年来，基于预训练语言模型的文本摘要技术在研究与应用方面取得了显著的进展。本文旨在探讨基于预训练语言模型的文本摘要技术的研究现状及其应用。
二、预训练语言模型在文本摘要研究中的应用
1.模型发展
预训练语言模型通过在大量文本数据上进行预训练，学习到语言的内在规律和知识，从而在各种自然语言处理任务中表现出强大的性