模型 摘要
样本数量、模型参量的研究
参考文献:https://arxiv.org/abs/1707.02968 https://arxiv.org/abs/1511.02251 来自于知乎FUNNY AI 在Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning E ......
《Java架构师的第一性原理》60系统架构之计算机思维模型
1 学习思维模型 1.1 历史跨越模型 怎样解剖当下问题的本质?去回溯问题的历史来源。 比如:计算机网络中,TCP协议怎样保证数据传输可靠? 为了保障数据不丢失及错误(可靠性),它有报文校验、ACK应答、超时重传(发送方)、失序数据重传(接收方)、丢弃重复数据、流量控制(滑动窗口)和拥塞控制等机制。 ......
PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力
华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。 ......
行行AI公开课:在AI大模型和应用落地的今天,算力究竟如何获得?
> 行行AI是博客园和天使投资方顺顺智慧共同成立的合资公司。 如果说,大模型是AI抽象化的“肉身”,那么海量的算力,则是维系这具肉身运转的“血液”。随着ChatGPT等人工智能技术的高速发展,以及大语言模型的出现和应用,各个企业对智能算力的需求也在与日俱增。此番形势下,谁掌握了算力这一关键的新“能源 ......
Redis线程模型
对于读写命令来说,Redis 一直是单线程模型。不过,在 Redis 4.0 版本之后引入了多线程来执行一些大键值对的异步删除操作, Redis 6.0 版本之后引入了多线程来处理网络请求(提高网络 IO 读写性能)。Redis默认十个数据库,默认是第0个1.Redis 单线程模型了解吗? Redi ......
ICML 2023 | 神经网络大还是小?Transformer模型规模对训练目标的影响
前言 本文研究了 Transformer 类模型结构(configration)设计(即模型深度和宽度)与训练目标之间的关系。结论是:token 级的训练目标(如 masked token prediction)相对更适合扩展更深层的模型,而 sequence 级的训练目标(如语句分类)则相对不适合 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化
# 4.8.1 梯度消失和梯度爆炸 整节理论,详见书本。 1. 梯度消失 ```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_ ......
三维模型OBJ格式轻量化的纹理压缩和质量关系分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
三维模型OBJ格式轻量化的跨平台兼容性问题分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
生成式人工智能体验[4]-模型微调
## 摘要 在AutoDL平台使用GPU和AdvertiseGen数据集对ChatGLM2模型进行微调. ## 平台信息 - AutoDL - NVIDIA RTX 4090 / 24GB(单精 82.58 TFLOPS / 半精 165.2 Tensor TFLOPS) ## AutoDL简介 [ ......
[原创]IOCP网络模型设置AcceptEx超时
关键字:IOCP防止恶意链接;iocp检测只连接不发送数据;iocp设置AcceptEx超时;iocp防止ddos 问题起因:(2008年的文章)https://bbs.csdn.net/topics/250032963 在写服务器程序,比较常见的一个问题是,当socket 连上来以后,它可能继没有 ......
labelme加载AI模型
labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具,可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务,支持VOC格式和COCO等的导出,代码简单易读,是非常利用上手的良心工具. ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/451660/202309/45 ......
风控引擎如何快速添加模型,并实时了解运行状态?
模型就是基于目标群体的大规模采样数据,挖掘出某个实际问题或客观事物的现象本质及运行规律,利用抽象的概念分析存在问题或风险,计算推演出减轻、防范问题或风险的对策过程,并形成一套体系化的策略或规则集。而风控模型是指在金融、保险、电商等领域中,通过利用数据分析和算法技术对风险进行评估和控制的一种模型。它是 ......
三维模型OBJ格式轻量化的数据压缩与性能平衡分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
三维模型OBJ格式轻量化压缩在大规模场景的加载和渲染的作用分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 有25个变量: ID: ......
rocketmq的转发模型
1.模型 2.消息模型 RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息。Broker 在实际 部署过程中对应一台服务器,每个 Broker 可以存储多个Topic的消 ......
大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
文章地址:https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示,从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术, ......
《费曼学习法:理解更快、保留更高,27个高级学习模型》
作者:彼得·霍林斯 推荐指数:一般,但非常值得一读: 缺点: 条理不清晰:全书读完并不能确定27个高级学习模型是哪些; 内容重复:前后章节一些内容是重复出现的,例如学习步骤; 优点: 观点清晰; 技巧实用; ......
多线程|生产者消费模型
在正式介绍生产者消费者模型之前,我们先来认识一下阻塞队列。 阻塞队列是特殊的队列,是在先进先出的基础上加了一些特殊的功能: 1)如果队列为空,线程要执行出队操作时,就会进入阻塞,阻塞直到另一个线程往队列里添加元素; 2)如果队列满了,线程要进行入队操作时,就会进入阻塞,直到有另一个线程从队列里取走元 ......
Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署
# Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署 Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习 ......
聊聊HuggingFace如何处理大模型下海量数据集
翻译自: [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat ......
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法,叫做“eager mode qunatization”,在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误,并且很难解决。但是最近,PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph- ......
使用自动模型
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法,既不需要手动计算loss,也不需要手动定义下游任务模型,通过阅读自动模型实现源码,提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型,HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模 ......
各类大模型的区别
LLama 词表扩展:Chinese LLaMa SwiGLU介绍PALMChatGLM-6BBLOOMtokenizer比较Layer Normalization激活函数位置编码高效参数微调方法 PEFTprompt tuningprefix tuning Adapter LLaMA-Adapte ......
Prism视图模型定位器(ViewModelLocator)
视图模型定位器(ViewModelLocator) 依照“标准命名约定”将 视图(View) 中的数据上下文链接到 视图模型(ViewModel) 的实例。 自动绑定视图模型 Prism 视图模型定位器 (ViewModelLocator) 有一个 AutoWireViewModel 属性:当设置为 ......
33页ppt《大语言模型综合能力测评报告(2023)》,文末附下载链接
ChatGPT的出现可以说是一股强劲的风潮,它开启了大型语言模型技术的繁荣时代。然而,自从2017年大型语言模型问世以来,OpenAI、微软、谷歌、Facebook、百度、华为等科技巨头一直在探索大型语言模型领域,持续不断地取得进展。ChatGPT只是将大型语言模型技术推向了一个爆炸式的发展阶段。当 ......
大模型算力推演优化实战
第一部分为看清:大模型的训练及推理过程是如何的,以及内部逻辑
第二部分为理解:大模型的训练及推理和算力的关系
第三部分为推演:用简单的公式量化大模型算力的需求
第四部分为优化:我们如何提高算力利用率 ......