Shashank Verma

Shashank Verma 是 NVIDIA 的一名深入學習的技術營銷工程師。他負責開發和展示各種深度學習框架中以開發人員為中心的內容。他從威斯康星大學麥迪遜分校獲得電氣工程碩士學位，在那里他專注于計算機視覺、數據科學的安全方面和 HPC 。

Posts by Shashank Verma

數據中心/云端 2025年 2月 12日

使用 NVIDIA NeMo 框架進行 LLM 模型剪枝和知識蒸餾

模型剪枝和知識蒸餾是功能強大且經濟高效的策略，用于從最初較大的同級獲得較小的語言模型。 在一篇“ 如何剪枝和蒸餾 Llama-3.1 8B ”… 4 MIN READ
生成式人工智能/大語言模型 2024年 7月 10日

使用 NVIDIA NeMo 定制化 NVIDIA NIM 滿足特定領域需求

為特定企業應用程序采用的大型語言模型（LLM）通常受益于模型自定義。企業需要根據其特定需求定制 LLM， 5 MIN READ
生成式人工智能/大語言模型 2024年 6月 18日

使用 NVIDIA Nemotron-4 340B，利用我們最新的開放式模型生成合成數據

自從引入并隨后廣泛采用大型語言模型（LLM）以來，數據一直是企業構建準確安全的人工智能系統的生命線。一家公司的數據代表了其累積的知識， 2 MIN READ
生成式人工智能/大語言模型 2024年 6月 7日

借助 NVIDIA NIM 無縫部署大量 LoRA Adapters

最新的先進基礎大型語言模型 (LLM) 擁有數十億個參數，并已在數萬億個輸入文本標記上進行了預訓練。它們通常在各種用例上都取得了驚人的成果， 2 MIN READ
生成式人工智能/大語言模型 2024年 2月 28日

使用 StarCoder2 釋放您的 LLM 編碼潛力

編碼在數字時代至關重要，但它也可能繁瑣且耗時。正因如此，許多開發者都在尋找方法，借助 NVIDIA DLSS 3 和 NVIDIA DLSS… 2 MIN READ
生成式人工智能/大語言模型 2024年 2月 23日

評估適用于企業級 RAG 的 Retriever

關于設計和評估的對話 檢索增強生成(RAG) 系統是一個漫長而多方面的討論。即使我們單獨研究檢索，開發者也會有選擇地使用許多技術， 3 MIN READ