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特性 速度pytorch llm

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

RDD的五大特性

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特性 RDD

nginx启用HTTP2特性

本文于2017年2月底完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 查看当前nginx的编译选项 #./nginx -V nginx version: nginx/1.9.15 built by gcc 5.4.0 20160609 ( ......
特性 nginx HTTP2 HTTP

面向对象的三大特性及派生和组合

面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 --> 派生和组合 【一】封装 【1】什么是封装 在程序设计中，封装（Encapsulation）是对具体对象的一种抽象 封装就是对具体对象的一种抽象 简单理解就是将不想让别人看到的东西全部藏起来 【2】为什么要封装 封装数据的主要原因 ......
特性 对象 三大

Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？

本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
误差 Pytorch MSE

LLM series: Transformer

🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Transformer series LLM

大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统 在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RA ......
模态 系统 CLIP LLM RAG

h5和css3有什么新特性

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
特性 css3 css

html5和css3有什么新特性

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
特性 html5 html css3 css

(原创)odoo17新特性:计算字段之预计算

odoo17中当字段设置precompute为true时，在模型执行实际的创建操作之前，会使用当前提供的vals,创建一个虚拟记录(通过new方法)，来获取该字段的值，从而实现预计算。 ......
字段 特性 odoo 17

PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习

PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
源码 PyTorch 结构 代码 项目

云渲染速度快多少？如何使用云渲染图文步骤一览

云渲染速度到底快多少呢?如何操作云渲染呢?云渲染主要的工作任务就是负责渲染，由原本个人本地渲染的任务，交给云端中大量由电脑组成的强大算力渲染农场，也就是大家所说的：云渲染农场，目前市场上的云渲染发展非常成熟，具备完整得硬件配置，下面一起来看看云渲染平台如何使用，希望帮助大家! 一、云渲染速度快多少? ......
速度快 一览 步骤 速度 图文

msyql order by 后速度慢40倍以上优化

SELECT t1.schoolname, t1.kelei, t1.zxkm, t1.xkyq, t1.zdf, t1.zdfwc, t1.yearid, t1.zgf, t1.zgfwc, t1.enrollcode, t1.majorgroup, t1.major, t2.province A ......
速度 msyql order by

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

安装pytorch/安装jupyterlab并添加已创建环境的kernel

安装pytorch 先创建一个环境，去pytorch官网查找环境所用python版本对应的torch版本，并选择合适的下载命令，在已激活的环境中运行命令，即可安装成功。 安装jupyter jupyter可以按cell运行代码，并且可以边写代码边做笔记。运行conda install jupyter ......
jupyterlab pytorch 环境 kernel

【2024.01.09】曝光三要素学习（感光度、快门速度、光圈）

以前总是使用auto挡，现在打算好好学习一下摄影了，记录一下 找到的比较好的教程是这个https://www.bilibili.com/video/BV1z94y1P7Rh 综合感觉下来m挡时尽量还是避免，而是在三项中确定一项参数后再修改其他参数 所以一般是使用半自动挡位 比如运动的话就要适当降低快 ......
感光度 光圈 快门 要素 速度

Python教程(21)——面向对象编程的三大特性

Python教程(21)——面向对象编程的三大特性 在Python中，面向对象编程是一种核心的编程思想。Python被称为“一切皆对象”的语言，因为在Python中，几乎所有的数据都被视为对象。这包括数字、字符串、列表、函数等基本类型，还有自定义的类和对象。 Python中的面向对象编程提供了类（C ......
特性 对象 三大 教程 Python

Jax计算框架的JIT编译的static特性

官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables ......
框架 特性 static Jax JIT

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
Transformer 架构 Pytorch Mamba

Java新特性

1.Java8 （1）Interface Interface 修改的时候，实现它的类也必须跟着改。为了解决接口的修改与现有的实现不兼容的问题。新 interface 的方法可以用default 或 static修饰，这样就可以有方法体，实现类也不必重写此方法。 一个 interface 中可以有多个 ......
特性 Java

C++17 新特性：string_view

一、背景 在日常C/C++编程中，我们常进行数据的传递操作，比如，将数据传给函数。当数据占用的内存较大时，减少数据的拷贝可以有效提高程序的性能。在C中指针是完成这一目的的标准数据结构，而C++引入了安全性更高的引用类型。所以在C++中若传递的数据仅仅只读，const string&成了C++的天然的 ......
string_view 特性 string view 17

Map的特性（有序和无序）讨论

目录什么是红黑树？ 在 Java 中，基础java.util.Map 接口本身并不保证元素的顺序。具体的实现类 HashMap 和 TreeMap 的行为（无序、有序）有所不同： HashMap 类使用哈希表实现，不保证元素的顺序，即遍历 HashMap 的键值对时，不能保证按照任何特定的顺序，其迭 ......
特性 Map

Jax框架 —— 如何在没有GPU和TPU的设备上debug代码 —— 在CPU上使用GPU仿真设置 —— Jax框架在多卡设备上的自动并行特性的仿真体验

Jax计算框架是Google用来取代Tensorflow的新一代计算框架，这个框架使用类似pytorch的技术，但是在pytorch技术之上加入了更加强大的技术，但是这也导致该框架使用起来要比pytorch难一些，但是该框架的计算性能又比较优秀，因此依旧具有较大的吸引力。 Jax框架的性能优势主要体 ......
框架 设备 Jax GPU 特性

Python面向对象三大特性之封装

【一】面向对象的三大特性 面向对象编程有三大特性： 封装、继承、多态 其中最重要的一个特性就是封装。 封装指的就是把数据与功能都整合到一起 听起来是不是很熟悉，没错，我们之前所说的”整合“二字其实就是封装的通俗说法。 除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现 ......
特性 对象 三大 Python

GaussDB(for MySQL)新特性TDE发布：支持透明数据加密

透明数据加密（Transparent Data Encryption，简称TDE），作为一种在数据“静止”时保护数据的机制，对数据文件执行实时I/O加密和解密 ......
特性 GaussDB 数据 MySQL for

多开软件对Windows电脑运行速度的影响

多开软件是指在Windows电脑上同时运行多个相同或不同的应用程序。尽管多开软件可以提高工作效率，但它也会对电脑的运行速度造成一定的影响。 首先，多开软件会消耗电脑的内存资源。每个软件都需要一定的内存空间来运行，当同时打开多个软件时，这些软件将竞争有限的内存资源，导致系统性能下降。如果电脑的内存不足 ......
速度 Windows 电脑 软件

PyTorch 的 BatchNorm 层

BatchNorm 层 为了实现输入特征标准化，batch norm 层会维护一个全局均值 running_mean 和全局方差 running_var。网络 train() 时进行统计，eval() 时使用统计值。 除此之外，可选 weight 权重和 bias 权重，这两个权重是会持续参与到网络 ......
BatchNorm PyTorch

rhel/centos 8新特性

rhel 7的主要新特性参见https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/6675315.html。 8和7比又有不少新特性和废弃的特性。如下： /etc/inittab废弃 查看防火墙 systemctl status firewalld.service nftables代替 ......
特性 centos rhel

Pytorch深度学习入门

一、配环境 创建环境 在Anaconda中输入 conda create -n pytorch python=3.6 ......
深度 Pytorch
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