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电厂 尺度 模型 特性

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

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

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

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

用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！

样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
文心 模型 图片

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

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)（转）

转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
图谱 幻觉 模型 能力 知识

三维模型的几何坐标纠正应用探讨

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，... ......
坐标 几何 模型

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

鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
卷积 神经网络 人工智能 鱼类 算法

Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2

一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
实战 langchain 模型 Windows 语言

使用PyTorch实现去噪扩散模型

在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
模型 PyTorch

day29 Promtail高级特性及场景案例 （9.10）

9.10-1-Promtail高级特性及场景案例(1) 一、如何评价一款“好”的日志收集解决方案 首先，优秀的日志收集解决方案应该能够 适配 各种 复杂 的场景。其次，功能的 全面性 也是一个重要的考虑因素。如：具备日志过滤、转换、增强和处理等丰富功能。此外，易用性 也是一个关键因素。用户能够轻松配 ......
Promtail 场景 特性 案例 9.10

前端javascript高级-语言特性

js高级-语言特性-1 第0章 课程回顾 0.1 JS语法基础-复习 变量：变量的声明及命名规则 数据类型：数值、字符串、布尔、undefined、null、对象 运算符：+ - * \ == != < > ?: && || 流程控制结构： if else 、 switch case 、while ......
前端 javascript 特性 语言

根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！

本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
Perceptual 姿态 框架 语音 模型

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
巫师 Bert-vits 素材 模型 Extra

一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝

公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
拷贝 模型 信号 Reactor

大模型安全｜绿盟

转载：大模型正在“记住”与“说出” 引言 「大模型」引领的创新变革正在发生身处技术爆炸时代，高光与隐忧共存。安全风险已成为发展中无法忽视的话题。 LLM在使用过程中包含敏感机密的数据或信息，可能会导致未授权的数据访问、隐私侵犯、安全漏洞等风险，随之造成敏感信息泄露。 2023年8月，全球开放应用软件 ......
模型

书生浦语大模型全链开源体系介绍

Smiling & Weeping 以后隔着三千梨花树，六百湘水，你不必哽咽，我始终记得见你的第一面 2023大模型成为热门关键词 而通用大模型在大模型中适用范围和效率无疑会更高 那么书生·浦语20B开源大模型性能介绍 那么从模型到应用的主要流程大概 书生·浦语全链条开源开放体系 全链条开源开放体系 ......
书生 模型 体系

聊聊 从源码来看ChatGLM-6B的模型结构

基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ......
源码 模型 ChatGLM 结构 6B
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