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Qwen2大模型牵扯很多模块,例如旋转位置编码MQAGQA(group query attention)注意力机制的不同,层归一化的方式,MLP具体的原理等等。作为新手真的看的头都大了。这里就不摆弄自己的微薄知识,推荐两位大佬写的博客,他们对于大模型的结构有着更深入的理解,也将Qwen2大模型的实现细节与其他模型进行了比较。我觉得非常好。
modelscope学习笔记。
想要掌握Python大数据开发吗?本文带你从"糙快猛"起步,到成为行业专家!我们涵盖了从Python基础到前沿技术的全面知识,包括数据处理、可视化、机器学习和深度学习。通过实战案例,了解Python在金融、医疗和智慧城市中的应用。提供详细学习路径和资源推荐,助你快速进步。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都能帮你在数据驱动的时代脱颖而出。准备好用Python改变世界了吗?点击阅读,开启你的
gen_projective_mosaic ()将多个图像组合成一个mosaic图像。参数Images (input_object):输入图像。MosaicImage (output_object):输出图像。StartImage (input_control):中心输入图像的索引。MappingSource (input_control):变换的源像的下标。MappingDest (input_
通过系统的学习和实践,新手小白也能逐步掌握LLM的核心技术。掌握LLM不仅能提升个人技术水平,还能为职业发展带来广阔的前景。未来,随着技术的不断进步,LLM将在更多领域发挥重要作用,成为推动科技进步的重要力量。学习LLM是一条充满挑战但也充满机遇的道路。只要你坚持不懈、不断学习和实践,就一定能够在LLM领域取得突破。希望本文提供的学习路线图能为你指明方向,助你早日掌握LLM,开启AI学习的新篇章!
如果你已经下定决心要转行做编程行业,在最开始的时候就要对自己的学习有一个基本的规划,还要对这个行业的技术需求有一个基本的了解。有一个已就业为目的的学习目标,然后为之努力,坚持到底。如果你有幸看到这篇文章,希望对你有所帮助,祝你转行成功。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】
在 2024 年 2 月 16 日,Open AI 宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。
遗憾的是OpenAI的技术综述没有提供技术细节,不过笔者觉得大家可以参照Google Lumiere的技术原理来大胆推演一下。视频其实是记录了时空信息的载体: 时空碎片patch可以看作是三维空间的点集(x,y,z)的运动(t)或者说其实是个四维时空模型(x,y,z,t)。Sora和Lumiere之类的生成模型的第一步都是如何从中提取出相应的关键信息。
多模态大型语言模型(MLLM)是人工智能领域的前沿创新,它结合了语言和视觉模型的功能,可以处理复杂的任务,如视觉问答和图像字幕。这些模型利用大规模预训练,集成了多种数据模态,以显著提高其在各种应用程序中的性能。较为常见的MLLM框架可以分为三个主要模块:接收且有效编码的多模态编码器、多模态之间数据对齐的投影器、和接收对齐信号并执行推理的大语言模型。当然各种项目总有自己的差异化设计,例如或者。
这时候的模型已经可以按照人类的意图去完成基本的对话功能了,但是模型的回答有时候可能并不符合人类的偏好,它可能会输出一些涉黄、涉政、涉暴或者种族歧视等言论,这时候我们就需要对模型进行RLHF(基于人类反馈的强化学习)。如果判断错误,则不给奖励。,在这个阶段我们会开始进行工作,但是我们的工作可能会受到领导和客户的表扬,也有可能会受到批评,我们会根据反馈调整自己的工作方法,争取在职场获得更多的正面反馈。
)文心一言4.0、智谱清言、MoonshotAI测评对比
AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴,赠送
就在上周末,国内大厂快手开源了**可图大模型**文生图模型,这是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。*• Kolors 是在**数10亿图文对下进行训练**,*• 在 **视觉质量**、**复杂语义理解**、**文字生成(中英文字符)** 等方面,相比于当前业界开源/闭源模型,都展示出了巨大的优势。特别是在**中文文字生成方面**领先于当前所有业界模型。*• Kolors
LLM 大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上,贡献了许多创新应用,并在 ModelScope 的创空间上进行分享。
由于GLM4在2024/7/16发布了新的更新,所以在这之后下载到本地的模型在依赖搭建时需要依照新版本的规定进行安装
LLM 会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为 AI 时代的一大趋势。
大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务,因此本篇文章仅从零开始,手把手带你走一遍微调大模型的过程,并不会涉及过多技术细节。希望通过本文,你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置,比如GPU环境,相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心,本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行,无需使用你自己的电脑配置环境。本次微调的大模型是零一万物的
模型编码:glm-4-0520、glm-4 、glm-4-air、glm-4-airx、 glm-4-flash,根据输入的自然语言指令完成多种语言类任务,推荐使用 SSE 或异步调用方式请求接口场景示例模型广场官网大模型开源 glm-4-9b 简单介绍GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GL
本篇文章面向对大模型领域感兴趣,又不知如何下嘴的程序员。:基于提示词对大模型的使用,会问问题就行。:通过预设一些Prompt的方式做业务层应用,俗称大模型套壳。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs,连调用API都可以不用了,动动嘴就可以实现应用生成。:用RAG技术给大模型配个“资料袋”——大模型外挂向量数据库。:给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚,让它可以作
图与网络模型是解决复杂系统问题的重要工具,通过合理的算法和数学模型,可以有效地解决最短路径、最小生成树等问题。利用MATLAB和Python等工具,可以大大简化计算过程,提高工作效率。在实际应用中,图与网络模型广泛用于通信网络建设、物流运输规划等领域,具有重要的现实意义。希望这篇详细的博客总结能够帮助您理解和应用图与网络模型的基本概念、算法及其在实际问题中的应用。
在21世纪的今天,随着全球经济的飞速发展和人口的不断增长,能源需求急剧上升,环境问题日益严峻。面对能源短缺、环境污染和气候变化等全球性挑战,人类社会迫切需要寻找新的解决方案,以实现可持续发展。智能技术的兴起,特别是机器学习技术的快速发展,为能源效率提升与环境管理提供了前所未有的机遇
回顾我从零开始学习大数据的journey,我深深体会到"糙快猛"学习方法的重要性。在Spark这样复杂而强大的技术面前,我们不应该被完美主义所束缚。相反,我们应该勇于尝试,在实践中学习,在错误中成长。记住,当我们面对看似不可能的挑战时,要保持那份"可把我牛逼坏了,让我叉会腰儿"的自信和决心。每一次你解决了一个棘手的数据问题,优化了一个复杂的查询,或者部署了一个高性能的Spark应用,你都在向着成为
更为重要的是,随着我国在人工智能的投入和规划,对于人工智能人才的需求会呈现爆发式增长,Python作为人工智能的开发语言,学习Python或许是孩子赢取更多竞争力,以更优的状态去面对未来世界的一个最优选择。大数据与人工智能时代的到来,让越来越多的专业,除了本身专业知识的学习,也需要网络采集和数据分析的技能,因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。除了内置的强大功能,Python还可以导入非常多的更强
Redis,就是一种特别快的“数据库”,它把数据存在内存里,让你能超级快地存和取数据。其实就是缓存。
tcpdump命令是基于unix系统的命令行的数据报嗅探工具,可以抓取流动在网卡上的数据包,熟悉 tcpdump 的使用能够帮助你分析调试网络数据。
通过建立数学模型并求解,解决了不同情境下的资源配置和优化问题。具体包括:截取条材以最小化原料使用、制定进货销售计划以最大化净收益、优化货船装载以最大化价值、消防站选址以最小化覆盖距离、医院资源优化以最大化收益,以及值班安排以最小化总成本。这些问题展示了线性规划和整数规划在实际应用中的广泛用途,尤其在资源分配和决策优化中发挥了重要作用。
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