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大语言模型 (LLM)是什么_

2023年,让整个人类最为振奋的AI技术就是ChatGPT。“大语言模型(Large Language Model)”这个词也随之映入人们的眼帘。ChatGPT让人觉得惊艳之处,能够结合上下文,像人一样有逻辑性地回答问题,就算生成超长的文本也不会跑偏。)是一种机器学习算法,它可以根据给定文本来预测下一个词语或字符的出现的概率,通过大量的文本数据来学习语言的统计特征,进而生成具有相似统计特征的新文本

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +4
前端开发失业了能转行做什么?

如果你不想丢掉积累的前端技术,转行到相关的岗位会比较容易些。可以选择:后端开发: 如果你已经有了前端开发的技能,那么你可能会发现转向后端开发是一条顺畅的道路。你将需要学习如何与数据库交互,以及如何建立和维护服务器,但你的前端开发经验将会对此非常有帮助。全栈开发:全栈开发者拥有前端和后端的技能,并且可以处理所有的开发工作。这可能需要额外的学习,但是你的前端经验会是一个很好的起点。数据分析: 如果你喜

#web安全#网络#安全 +2
渗透测试|真详细!以实战学习渗透测试流程及报告(图文+视频讲解)

学习干货|小白女友看完这篇文章后,面试工作和护网蓝队初级竟然秒通过!*** 如您认为文章质量对您有所帮助,麻烦点个关注并转发让更多人看到**[渗透测试|一次丝滑的渗透测试记录][漏洞挖掘|记一次对某杀猪盘的漏洞挖掘(反诈)

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#学习#xss#csrf +3
ICML 2022 _ 字节跳动 AI Lab 提出多模态模型:X-VLM,学习视觉和语言的多粒度对齐

视觉语言预训练提高了许多下游视觉语言任务的性能,例如:图文检索、基于图片的问答或推理。有朋友要问了,除了在公开的学术任务上使用更大的模型/更多的数据/技巧把指标刷得很高,

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#人工智能#学习#安全 +2
php反序列化漏洞的漏洞原理,如何防御此漏洞?如何利用此漏洞?

原理:PHP反序列化漏洞也叫PHP对象注入,是一个非常常见的漏洞,这种类型的漏洞虽然有些难以利用,但一旦利用成功就会造成非常危险的后果。漏洞的形成的根本原因是程序没有对用户输入的反序列化字符串进行检测,导致反序列化过程可以被恶意控制,进而造成代码执行、getshell等一系列不可控的后果。反序列化漏洞并不是PHP特有,也存在于Java、Python等语言之中,但其原理基本相通。防御:1)签名与认证

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#web安全#安全#hibernate +2
大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用_看完这篇就够了

这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的

#学习#linux#安全 +2
大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用_看完这篇就够了

这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的

#学习#linux#安全 +2
10 分钟入门计算机基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

计算机系统由硬件(Hardware)系统和软件(Software)系统两大部分组成。

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#adb#web安全#php +2
大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用_看完这篇就够了

这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的

#学习#linux#安全 +2
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