Transformer彻底剖析(1):GPT中的Transformer架构

梯度饱和、梯度消失、梯度爆炸

1 sprintf(imagepath, "/mnt/md/test/mtcnn/images/%d.jpg", i);4 printf("imagepath:%s\n", imagepath);5 cv::Mat cv_img = cv::imread(imagepath, 3);6 if (cv_img.empty())7 {8fprin...

利用ollama和open-webui本地部署通义千问Qwen1.5-7B-Chat模型

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这类结构的模型适用于需要生成序列的任务，可以从输入的编码中生成相应的序列。这类结构的代表也就是我们平时非常熟悉的GPT模型的结构，所有该家族的网络结构都是基于Decoder-Only的形式来逐步演化。既包含编码器也包含解码器，先理解输入的信息（Encoder部分），然后基于这个理解生成新的、相关的内容（Decoder部分），通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如。模型在时间线上的位置表示它们

检索增强生成（RAG）是一个概念，也可以称为一种范式，它旨在为大语言模型（Large Language Model，LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。

有时候我们遇到问题会去Google搜索答案，但有些问题如果我们问Bing Ai可能会更好，Bing AI是结合了大语言模型和bing搜索，但这里不是说每次遇到问题都交给Bing AI，有时候可能其他方法更好，有时候可能Bing AI更好，我们可以把Bing AI作为工具或者方法的其中一种，可以和我们其他的方法或者工具结合起来，提高我们写代码、阅读代码、以及解决bug的效率，下面简单举一下我用Bin

/usr/bin/ld: /lib/aarch64-linux-gnu/libcairo.so.2: undefined reference to `FT_Done_MM_Var'

将深度学习算法模型转换为算能科技的.bmodel