例如，从7B模型升级到13B模型，在3K令牌长度下，延迟增加了220毫秒，而提示缓存仅增加了30毫秒。表明提示缓存的延迟优势随着序列长度的增加而显著扩大，尤其在CPU上更为明显，因为CPU在注意力计算上的延迟更高，而提示缓存的开销，无论是GPU中的主机到设备内存复制，还是CPU中的主机到主机内存复制，差异并不显著。例如，如果有100个请求，每个请求包含2K令牌的提示，且所有提示共享相同的1K令牌模

在AI领域，AI大模型指的是具有大量参数、能够处理和理解庞大数据集的先进机器学习模型。这些模型通常是基于深度学习算法构建的，尤其是那些涉及深层神经网络的模型，如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和最近非常流行的变换器（Transformer）架构。AI大模型通过从大规模数据集中学习复杂的模式和关系，能够执行包括NLP（自然语言处理）、图像识别、语音识别和生成式任务等在内的多种复杂任务。

现在的 AI 大致是汽车的自动挡或者辅助驾驶阶段，更多的作为一个提效助手。不要抱怨 AI 的不完美，正是 AI 的不完美，我们不那么容易被淘汰。在大家都用大模型的情况下，多去发现更多应用场景，多去掌握提示词技巧，发挥大模型的价值，在 AI 逐渐普及的今天，多去培养和加强人相对于 AI 更有价值的能力，持续学习，才能在这个时代获取更多的优势。你认为 AI 时代，我们如何抓住这个风口？我们还需要增强哪

创建模型sample_size=image_size, # 目标图像分辨率in_channels=3, # 输入通道数，对于RGB图像来说，通道数为3out_channels=3, # 输出通道数layers_per_block=2, # 每个UNet块使用的ResNet层数block_out_channels=(64, 128, 128, 256), # 更多的通道→更多的参数"DownBloc

是一本全面而深入的资源，为那些希望在工程实践中应用大型语言模型（LLMs）的专业人士提供了宝贵的指导。这本书不仅涵盖了LLMs的理论基础，还详细讨论了模型训练、部署和优化的实际步骤。对于那些在自然语言处理（NLP）领域寻求深入理解和应用的工程师来说，这本书是一个不可或缺的工具。这本书以其实用性和前瞻性而受到赞誉。书中的案例研究和实践示例为读者提供了实际操作的框架，帮助他们理解如何在现实世界中解决具

大模型代表着人工智能领域的重大进步，并且可能成为人工智能的发展趋势和未来。一年前，OpenAI推出的ChatGPT催生了人工智能界的新一轮高光，将大模型推向了风口浪尖，同时也将大模型在军事领域的潜在应用范围进行了广泛拓展。（图源：视觉中国）大模型指的是具有上千万甚至百万亿参数的深度学习或机器学习模型。生成式AI通过大模型对包括海量高质量数据集的数据库进行复杂性建模，并运用强大算力来估计模型的参数，

以文搜图（Text-to-Image Search）是一种利用文本描述来检索相关图像的技术。基于CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和Chinese-CLIP模型的以文搜图系统在近年来得到了广泛应用和研究。以下是对这两种模型及其应用的概述。

当文本检测、方向分类、文本识别、表格识别和版面识别这几个模型成功串联并发布后，整个系统便能够完整解析PDF、图片等文档中的内容。百度提供的通用OCR模型已经能够满足大部分业务场景中对PDF和图片数据的解析需求，返回结果为JSON格式，其中表格内容则以HTML形式展示。该服务具有基本的商用功能，能够承接文档解析业务。如果再结合APP应用层，该系统可以灵活适应更多业务场景，扩展其应用范围。此外，通过发

在这一部分，书中详细介绍了AI技术的基本原理和常见应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。AI产品经理需要对这些技术有一定的了解，以便更好地与技术团队合作，理解和评估技术可行性。

规划能力一直被视为智能代理的核心，自人工智能诞生之初便是研究重点。随着大型语言模型（LLM）的兴起，其规划能力备受关注。2022 年，我们推出了 PlanBench 基准，成为评估 LLM 规划能力的关键工具。尽管 GPT3 后涌现了众多 LLM，但在此基准上的进展却出奇缓慢。OpenAI 的 o1（Strawberry）模型旨在突破自回归 LLM 的局限，成为新型的大型推理模型（LRM）。本文以