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行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》
自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
v831-openwrt-c-模型部署篇
虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
OPC DA的Client对象模型
OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
背包模型
# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
如何使用Docker容器和Postman测试您的应用程序
让我们使用 Docker 容器和 Postman 测试我们的 API。 我们将测试使用 Node.js、Express 和 Postgres 创建的简单 CRUD 应用程序。 在这个例子中，我们将使用： Postman：测试我们的API。 Newman：运行我们的 Postman 系列。 玩转 Do ......
UWP应用安装提示证书问题的解决办法
错误描述： 你需要为此应用包而安装的新证书，或者是带有受信任证书的新应用包。系统管理员或应用开发人员可以提供帮助。证书链在不受信任的根证书中进行处理，但也在其中终止 (0x800B0109) 解决办法 双击证书文件。 点击选择，安装证书 选择本地计算机，点击下一步。 选择"将所有证书都放入下列存储" ......
大模型QA
# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
大模型时间线整理
# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
各类大模型的区别
| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
深入理解API接口：连接应用程序的关键
在当今数字化时代，应用程序的互联互通变得至关重要。而在应用程序之间进行通信和数据交换的核心工具就是API接口。无论是在移动应用、网站开发还是系统集成领域，了解和掌握API接口的原理和使用方法都是一项重要的技能。 API，全称为应用程序编程接口（Application Programming Inte ......
领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道 11-13
## 11. 分析模式的应用 马丁 分析模式：表示业务建模中的常见构造 分析模式的最大作用是借鉴其他项目的经验，把那些项目中所做的广泛的设计方向讨论和实现结果的经验与当前的模型结合起来。 记账：钱不会无中生有，也不会无故消失。它只能从一个账户迁移到另一个账户。 当你可以幸运地使用一种分析模式时，它一 ......
IO模型
一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型
响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
1.TCP/IP网络模型
1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
了解ASEMI代理光宝光耦LTV-6314的工作原理和应用领域
编辑-Z 本文将详细介绍光耦LTV-6314的工作原理和应用领域。首先，我们将介绍光耦的基本概念和工作原理。然后，我们将详细解析LTV-6314的特点和性能参数。接下来，我们将探讨LTV-6314在电力控制、通信设备和工业自动化等领域的应用。最后，我们将总结光耦LTV-6314的优势和适用性。 1、 ......
ASEMI代理光宝高速光耦LTV-6341特征，LTV-6341应用
编辑-Z LTV-6341参数描述： 型号：LTV-6341 储存温度Tstg：-55~ +150℃ 工作温度Topr：-40~ +125℃ 总输出电源电压(VCC –VEE)：35V 平均正向输入电流IF：25mA 反向输入电压VR：5V 输入电流（上升/下降时间）：500ns 功耗PI：45mW ......
GPT 模型的工作原理 你知道吗？
动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......
任务编排工具在之家业务系统中应用探究
本文主要介绍在之家广告业务系统中运用任务编排治理工具的场景及其可以解决的问题，讲解任务编排框架的核心要点，以及向大家演示一个任务编排框架的基本结构，让大家对任务编排工具增强业务开发效率，提高研发质量有更深刻的理解。 ......
触想触控工业一体机在工业机械臂上的应用
行业发展背景 工业机械臂是一种应用于自动化生产和任务处理的机器工具，它通过模仿人类手臂的结构和动作，将人从重复、繁琐、危险的工作环境中解放出来，对于提高生产效率和品质稳定、推动工业自动化发展具有重要意义，已广泛应用于智能制造、物流仓储、医疗、汽车等领域的生产活动中。 (工业机械臂应用场景) 行业应用 ......
ICT应用解决方案实验02-IPv6专题
# ICT应用解决方案实验02-IPv6专题 # 1 项目概况 ## 1.1 项目拓扑  则是大规模计算和并行计算中最常用的计算硬件之一。本文将介绍 GPU 技术在大规模计算和并行计算 ......
神经网络在计算机视觉领域中的应用
[toc] 神经网络在计算机视觉领域中的应用 随着人工智能技术的快速发展，神经网络逐渐成为计算机视觉领域的重要工具。神经网络是一种深度学习模型，通过学习大量数据来进行预测和分类。在计算机视觉领域，神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。本文将介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用。 一、引 ......
语言模型在智能问答中的应用
[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
文本分类与情感分析：基于深度学习的大型语言模型应用
[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......