标签：机器学习模型

提示工程是机器学习模型中的一种关键技术，特别是对于预训练语言模型而言，通过精心设计输入提示（prompt）来引导模型生成预期的结果。在大规模语言模型的应用中，提示词通常是一段文本，用于指导模型生成特定的输出或完成特定任务。然而，在多文档搜索、问答系统、文档自动摘要生成以及阅读理解等复杂应用场景中，输入提示（prompt）长度显著增加，这不仅增加了大型语言模型（LLM）的推理成本，还延长了推理时间，限制了其在需要即时响应的应用场景中的实用性。 为了解决这一问题，优化提示设计变得尤为重要。例如，通过压...

新一代人工智能的焦点——测试时间训练模型（TTT）正崭露头角，作为对Transformers架构的革新。Transformers，如OpenAI的Sora、Anthropic的Claude和谷歌的Gemini等模型的基础，虽然强大，但在处理大规模数据时面临计算效率低下的挑战。随着硬件需求的飙升，企业和环境可持续性面临压力。TTT模型应运而生，由斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、伯克利分校和Meta的研究团队共同研发，历时一年半。TTT不仅能处理更多数据，而且计算能耗显著降低。 Transformers的核心是隐藏状态，一种存储处理内容的查找表。然而，这种设计使得...