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模型gpt

大语言模型生成模型的源码结构复习

modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
模型 源码 语言 结构

7. Java 内存模型

Java 内存模型 Java 内存模型（Java Memory Model）的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（虚拟机内 ......
模型 内存 Java

Runway官宣下场通用世界模型！解决视频AI最大难题，竟靠AI模拟世界？

前言 Runway突然发布公告，宣称要开发通用世界模型，解决AI视频最大难题，未来要用AI模拟世界。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【 ......
世界 难题 模型 Runway 视频

GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读

GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
Few-Shot Language Learners Models Shot

查看onnx模型结构-使用Netron模块

查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
模块 模型 结构 Netron onnx

一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义

记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
程序员 模型 思维 主义 方式

利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析

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，... ......
控制点 坐标 几何 模型 地面

使用 GPT4V+AI Agent 做自动 UI 测试的探索

从 Web 诞生之日起，UI 自动化就成了测试的难点，到现在近 30 年，一直没有有效的手段解决Web UI测试的问题，尽管发展了很多的 webdriver 驱动，图片 diff 驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就放弃了，还有一部分在做与不做间纠... ......
GPT4V Agent GPT4 GPT 4V

【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解

写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
模型 原理 语言 代码 基础

R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
期限 模型 语言 金融 数据

R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
过程 心理测试 标记 效应 模型

GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读

背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
Unsupervised Multitask Language Learners Models

GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读

背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
Understanding Pre-Training Generative Improving Language

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
模型 BERT

fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练

kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
kenlm_ppl fasttext 模型 语言 kenlm

AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件

AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
机器人 WordPress 插件 助手 机器

PMP塔克曼阶梯模型

塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
阶梯 模型 PMP

倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析

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，... ......
行业应用 模型 数据 行业

基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
神经网络 模型 神经 pytorch 数据

大模型涉及到的比较经典的论文

大模型涉及到的比较经典的论文： 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
模型 经典 论文

大模型的评测

https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
模型

ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM

生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......
模型 例子 笔记 LLM net

固态激光雷达的几何模型及标定方法（续）

固态激光雷达的几何模型及标定方法（续） 校准方法 由于背反射脉冲的强度也可以测量，所以从现在起将扫描光学器件的一个帧视为一个图像。通过这种方法，每个扫描方向都成为它的一个像素，如图3所示。理想情况下，从一个像素到下一个像素的角分辨率Δ𝜃将在整个FOV中保持不变，因此视角𝜃𝐻和𝜃𝑉对于在行和 ......
固态 几何 激光 模型 方法

codeblock快捷键+VS code快捷键+DW_minmax文件+莱文斯坦距离+char* 和 char[]区别+可增删constraint的实现方法+$fatal的传参+巴科斯范式命令行语法+ralgen生成的寄存器模型存在覆盖率的警告（uvm-1.2）

codeblock快捷键 ctrl+G 跳转。 ctlr+J 生成补全。 cygwin用于获得开发环境。注意安装路径要对，特殊字符路径和codeblocks不兼容。 codeblock返回上一处：点击光标即可。 VS code快捷键 Shift Alt F：vs code格式化代码 Ctrl Shi ......
快捷键 寄存器 范式 覆盖率 char

网络与数据安全领域的框架模型

1.PDR模型 PDR模型是由美国国际互联网安全系统公司（ISS）提出，它是最早体现主动防御思想的一种网络安全模型。 保护（Protection）就是采用一切可能的措施来保护网络、系统以及信息的安全。保护通常采用的技术及方法主要包括加密、认证、访问控制、防火墙以及防病毒等。 检测（Detection ......
框架 模型 领域 数据 网络

Pix4Dmapper空间三维模型的应用实例：GIS选址分析

本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法~ ......
Pix4Dmapper 实例 4Dmapper 模型 Dmapper

论文推荐：大型语言模型能自我解释吗?

这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法，一种是做出预测，然后解释它，另一种是产生解释，然后用它来做出预测。 最近的研究发现，即使LLM是在特定数据上训练的，也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM ......
模型 语言 论文
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