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大模型技术之机器学习
随着计算能力(特别是GPU的发展)和数据规模的快速增长,深度学习技术得以崛起。深度神经网络主导,突破了图像、语音和文本领域的性能瓶颈。深度信念网络(DBN)被提出,标志着深度学习研究的复兴AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中获胜,证明了卷积神经网络(CNN)的强大性能生成对抗网络(GAN)被提出,用于生成图像和其他生成任务Transformer架构在论文《Attention is All
大模型技术之LLM
LLM(Large Language Model,大语言模型)是指在海量无标注文本数据上进行预训练得到的大型语言模型。通过学习大规模语料中的语言规律,模型能够理解、生成和推理自然语言文本。大语言模型的“大”主要体现在三个方面:一是参数量大,模型通常拥有数十亿到上万亿个参数;二是预训练数据量大,涵盖多语言、多领域的庞大语料;三是能力强大,具备跨任务的泛化与生成能力,能够在问答、摘要、翻译、编程等多种

大模型部署、推理、评估
大模型部署
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