Posts by Nirmal Kumar Juluru
生成式人工智能/大語言模型
2025年 2月 14日
使用 NVIDIA TensorRT-LLM 前瞻性解碼優化 Qwen2.5-Coder 吞吐量
專注于編碼的 大語言模型（LLMs） 已穩步應用于開發者工作流程。從配對編程到自我改進的 AI 智能體 ，這些模型可幫助開發者完成各種任務，
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數據科學
2025年 1月 13日
使用 NVIDIA NeMo Curator 提高生成式 AI 模型的準確性
在快速發展的人工智能領域，用于訓練模型的數據質量至關重要。高質量數據可確保模型準確、可靠，并且能夠在各種應用中很好地泛化。
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數據科學
2024年 12月 19日
使用 NVIDIA NeMo Curator 新分類器模型增強您的訓練數據
分類器模型專門用于將數據分類為預定義的組或類，在優化數據處理流程以微調和預訓練生成式 AI 模型方面發揮著關鍵作用。
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生成式人工智能/大語言模型
2024年 11月 6日
借助 NVIDIA NeMo 開發前沿的多模態生成式 AI 模型
生成式 AI 已從基于文本的模型迅速發展為多模態功能。這些模型執行圖像字幕和視覺問答等任務，反映了向更接近人類的 AI 的轉變。
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數據科學
2024年 10月 15日
使用經 NVIDIA NeMo Curator 處理的 Zyda-2 Open 5T-Token 數據集訓練高度準確的 LLM
開源數據集顯著普及了對高質量數據的訪問，降低了開發者和研究人員訓練 尖端生成式 AI 模型 的門檻。通過免費訪問多樣化、
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生成式人工智能/大語言模型
2024年 8月 14日
NVIDIA NIM 微服務助力大規模 LLM 推理效率優化
隨著大型語言模型 (LLMs) 繼續以前所未有的速度發展，企業希望構建生成式 AI 驅動的應用程序，以最大限度地提高吞吐量，降低運營成本，
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