从硬件的角度来看，运行成本更低，即 SLM 需要更少的计算能力和内存，并且适合本地和设备部署，使其更安全。从使用的角度来看，这些是小型语言模型，针对特定领域或任务进行训练或微调，因此它们可以拥有从法律术语到保护知识产权的医疗诊断的专业术语和知识。这是因为，类似地，范围从 -1 表示相反，1 表示完全匹配，0 表示与 0.5 的值无关，这似乎是合理的论点。值得注意的是，我们使用了 GPT-3.5 之

神经网络和神经网络。在本文中，在彻底分析每种方法之后，我们将对这两种架构进行深入比较，并研究用例以比较每种神经网络结构的优缺点。。在深度学习中，设计神经网络模型有两种不同的方法：顺序方法和功能方法。这两种方法之间的选择取决于问题的类型、模型的复杂性以及我们的具体要求。顺序方法和功能方法都可以在 Keras 和 PyTorch 等框架中执行。此外，我们可以结合使用这两种方法。这意味着，只要模型的结构

TextMonkey 能够在有限的训练资源下实现分辨率增强，同时保留跨窗口信息，减少分辨率增强引入的冗余 token。此外，通过各种数据和借口提示，TextMonkey 已经具备了处理多任务的能力。图 1：TextMonkey 概览。TextMonkey。首先，输入图像通过分割模块分割成互不重叠的块，每个块的尺寸为 448x448 像素。这些块进一步划分为更小的 14x14 像素块，其中每个块被视