線程通訊的三種方法！通俗易懂
線程通信是指多個線程之間通過某種機(jī)制進(jìn)行協(xié)調(diào)和交互，例如，線程等待和通知機(jī)制就是線程通訊的主要手段之一。 在 Java 中，線程等待和通知的實現(xiàn)手段有以下幾種方式：Object 類下
這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可為推動生成式 AI 革命的應(yīng)用提供支持。
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編者注: 本文屬于《解碼 AI》系列欄目，該系列的目的是讓技術(shù)更加簡單易懂，從而解密 AI, 同時向 RTX PC 用戶展示全新硬件、軟件、工具和加速特性。
萬丈高樓平地起，一磚一瓦皆根基。由 AI 驅(qū)動的應(yīng)用也是如此。
基礎(chǔ)模型是利用海量原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練以無監(jiān)督式學(xué)習(xí)為主。
這種人工智能模型經(jīng)過專門訓(xùn)練，可以理解并生成人類語言。想象一下，將一臺計算機(jī)放在偌大的圖書館里，并準(zhǔn)備大量的書籍供它閱讀和學(xué)習(xí)，隨后它就能像人類一樣理解上下文，以及詞句背后的含義了。
因其具備強(qiáng)大的知識庫和使用自然語言進(jìn)行交流的能力，基礎(chǔ)模型的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括生成和總結(jié)文本、輔助生成和分析計算機(jī)代碼、創(chuàng)作圖像和視頻，以及進(jìn)行音頻轉(zhuǎn)錄和語音合成。
ChatGPT, 作為盡人皆知的生成式 AI 的典型代表，就是基于 GPT 基礎(chǔ)模型構(gòu)建的聊天機(jī)器人該模型目前已推出第四版，即 GPT-4。已經(jīng)是既能接收文本或圖像，也能生成文本或圖像回應(yīng)的大型多模態(tài)模型了。
通常情況下，基于基礎(chǔ)模型構(gòu)建的在線應(yīng)用需要通過數(shù)據(jù)中心來訪問這些模型。但現(xiàn)在，許多此類模型及其驅(qū)動的應(yīng)用都能在配備 NVIDIA GeForce 和 NVIDIA RTX GPU 的 PC 和工作站上本地運行。
基礎(chǔ)模型的用途
基礎(chǔ)模型具有各種各樣的功能，包括:
●語言處理: 理解和生成文本
●代碼生成: 對計算機(jī)代碼進(jìn)行分析和調(diào)試 (支持多種編程語言)
●視覺處理: 分析和生成圖像
●語音: 根據(jù)文本生成語音，以及將語音轉(zhuǎn)錄為文本
用戶可以進(jìn)一步優(yōu)化基礎(chǔ)模型或直接將其投入使用。為每個生成式 AI 應(yīng)用訓(xùn)練全新的 AI 模型是相當(dāng)耗資費時的，所以用戶往往會通過對基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)來滿足特定的應(yīng)用場景。
得益于提示詞和檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 等數(shù)據(jù)檢索技術(shù)，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型可展現(xiàn)出出眾性能。此外，基礎(chǔ)模型也很擅長遷移學(xué)習(xí)，這代表用戶可以訓(xùn)練模型執(zhí)行與其初始用途相關(guān)的第二個任務(wù)。
例如，如果一款通用大型語言模型 (LLM) 的功能是與人類對話，那在經(jīng)過進(jìn)一步訓(xùn)練后，該模型就能被用作客服聊天機(jī)器人，利用企業(yè)知識庫來為客戶答疑解惑。
如今，各行各業(yè)的公司都會對基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)，以便將各自 AI 應(yīng)用的性能發(fā)揮到極致。
基礎(chǔ)模型的種類
目前，投入使用的基礎(chǔ)模型已超過 100 種，而這個數(shù)字還將持續(xù)增長。LLM 和圖像生成器是非常熱門的兩類基礎(chǔ)模型。任何人都可以通過 NVIDIA API 目錄免費試用多種此類模型，且這種試用對硬件沒有要求。
LLM 模型能夠理解自然語言并對問題做出回應(yīng)。例如，Google 的 Gemma 就很擅長文本理解和轉(zhuǎn)換，以及代碼生成。如果問它關(guān)于天文學(xué)家 Cornelius Gemma 的問題，它會回答:“他在天文導(dǎo)航和天文學(xué)方面的貢獻(xiàn)為科學(xué)進(jìn)步帶來了重大影響。”同時，它還會提供 Cornelius Gemma 的主要成就、寶貴遺產(chǎn)等方面的信息。
Google 的 CodeGemma 由 RTX GPU 上的 NVIDIA TensorRT-LLM 加速，可為開發(fā)者社區(qū)帶來強(qiáng)大的輕量化編碼功能，進(jìn)一步擴(kuò)展了 NVIDIA 和 Google 在 Gemma 模型方面的協(xié)作。CodeGemma 提供了 7B 和 2B 兩種預(yù)訓(xùn)練模型，專用于代碼補(bǔ)全和代碼生成任務(wù)。
MistralAI 的 Mistral LLM 能夠遵循用戶指令，完成各種請求和生成創(chuàng)意文本。事實上，在撰寫這篇文章的標(biāo)題時，我們請 Mistral 使用“AI 解碼”的近義詞，然后它就給出了現(xiàn)在的標(biāo)題，并進(jìn)一步編寫了基礎(chǔ)模型的定義.
名副其實的 Hello, world
Meta 的 Llama 2 是一款先進(jìn)的 LLM, 可以根據(jù)提示詞生成文本和代碼。
用戶可通過 NVIDIA ChatRTX 技術(shù)演示應(yīng)用，在 RTX PC 和工作站上體驗 Mistral 和 Llama 2。ChatRTX 允許用戶通過 RAG 將基礎(chǔ)模型與其個人資料 (例如文檔、醫(yī)生筆記及其他數(shù)據(jù)) 關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)模型的個人化。ChatRTX 由 TensorRT-LLM 加速，可迅速提供與上下文相關(guān)的回答。此外，ChatRTX 在本地運行，既保證數(shù)據(jù)安全，又實現(xiàn)快速響應(yīng)。
用戶可通過 StabilityAI 的 Stable Diffusion XL 和 SDXL Turbo 等圖像生成器生成各種圖像和令人驚艷的逼真視覺效果。StabilityAI 的視頻生成器 Stable Video Diffusion 會以單個圖像為條件幀，并利用生成式擴(kuò)散模型基于條件幀生成多個幀，再將其合成為視頻序列。
多模態(tài)基礎(chǔ)模型能夠同時處理多類數(shù)據(jù) (例如文本和圖像), 生成更為復(fù)雜的輸出。
如果一款多模態(tài)模型同時支持文本和圖像，那么用戶就可以上傳圖像并詢問與該圖像相關(guān)的問題。這類模型正在快速融入客服等實際應(yīng)用領(lǐng)域，相比于傳統(tǒng)手冊，它們能夠更快作出回應(yīng)，也更便于用戶使用。
Kosmos 2 是 Microsoft 的開創(chuàng)性多模態(tài)模型，旨在按照人類的模式理解和處理圖像中的視覺元素。
思考時放眼全球，運行 AI 模型時立足“本地”
GeForce RTX 和 NVIDIA RTX GPU 能夠在本地運行基礎(chǔ)模型。
既保證數(shù)據(jù)安全，又實現(xiàn)快速響應(yīng)。這是因為用戶無需依靠基于云的服務(wù)，只需利用 ChatRTX 等應(yīng)用就能在本地 PC 上處理敏感數(shù)據(jù)，不必連接互聯(lián)網(wǎng)或與第三方共享數(shù)據(jù)。
用戶可以列表中選擇開放的基礎(chǔ)模型并下載，然后在自己的硬件上運行。與使用基于云的應(yīng)用和 API 相比，這種方式不僅成本更低，還能解決延遲和網(wǎng)絡(luò)連接方面的問題。
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