电能 双层 模型 需求
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类
https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
Day12 jvm 内存模型JMM
1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信,决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量(副本)进行操作,JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space(元空间)(在JVM外的本地内存中)取代 ......
做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型?
避免重复造轮子,前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷? 现在国内已经有180个以上生成式大模型,科技大厂、互联网大厂纷纷入局,既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头,也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头,以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型,各种参数对比下来堪称最强,第二天B厂商 ......
从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗?
本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准,并对三个代码生成模型(CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT)在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景
人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行 ......
LangChain调用本地模型
学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
从Hugging Face下载模型到本地并调用
不同的模型需要的显存不同,下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
他山之石,可以攻玉|银行业数据中心数字化转型之模型篇 04(完结)
导语: 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型,又涉及执行层面转型——包括人员管理(P)、流程管理(P)、技术管理(T)、资源管理(R)等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程,必须要依据一个模型或标 ......
OSI七层模型
physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文
现在已经是12月了,距离2024年只有一个月了,本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析
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,... ......
Facebook营销的用户心理学:洞悉用户需求
洞悉用户需求的Facebook营销心理学 简介: 在当今数字化时代,社交媒体平台已经成为企业进行营销推广的重要渠道之一。其中,Facebook作为全球最大的社交媒体平台之一,拥有着庞大的用户群体和广阔的市场潜力。要在Facebook上进行有效的营销,了解和把握用户的需求成为至关重要的一环。本文将探讨 ......
电报营销的用户心理学:洞悉用户需求
电报营销的用户心理学:洞悉用户需求 导语: 在数字化时代,电报营销已成为企业推广产品和服务的重要手段。然而,仅仅发送信息并不足以吸引用户的注意力和激发购买欲望。要想在电报上取得成功,了解和应用用户心理学是至关重要的。本文将探讨电报营销中洞悉用户需求的关键因素。 理解用户心理需求 用户在使用电报时有着 ......
ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告,包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值 ......
BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol:通用且可交互的医学体素分割模型
前言 上周,北京智源人工智能研究院(BAAI)、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同,SegVol 是第一个能够同时支持 box,point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现
概述 在上一篇博客中,已经阐述了预训练过程中,神经网络中超参数的计算逻辑,本文,从程序实现的角度,将数学计算转换为程序代码,最终生成超参数文件;并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件,推理预测数字,最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先,根据神经网络 ......
需求:将多页PDF整合到一张A4纸上_PDF转JPG_处理图片的wand模块如何安装
思路: 1.将PDF按照每页拆分成单个的PDF 2.将每页小的PDF转换成JPG 3.将图片写入到excel中 4.调用excel生成PDF 实现:1.将PDF按照每页拆分成单个的PDF: 2.将单个PDF文件处理成JPG格式图片: 安装wand模块报错解决办法: 报错:Python 安装wand模 ......
实例化需求阅读笔记
《Specification by Example: How Successful Teams Deliver the Right Software》是一本由Gojko Adzic撰写的书籍,深入探讨了利用实例来定义、验证和衡量软件功能的方法。这本书提供了关于使用实例来驱动软件开发的实践技巧和指导, ......
阅读笔记4(实例化需求)
《实例化需求》是一本由Gojko Adzic撰写的书籍,主要介绍了一种软件开发方法,即通过实例来进行需求规格说明,以确保团队交付正确的软件。以下是对这本书的阅读笔记:第一章:引言作者介绍了实例化需求的基本概念,即通过实例来明确软件需求。提到了该方法如何帮助团队在开发过程中更好地理解和满足客户需求。第 ......
聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑
概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数,最后选择合适的超参数,生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件,要训练自己的超参数,需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉,了解计算逻辑,才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层,从顺序 ......
模型部署的一些问题及其解决方案
# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组,并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用,包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中,将首先探讨混合模型,重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
RabbitMQ work模型
默认情况下,MQ队列如果绑定了多个消费者,那么队列在投递消息时就是轮询,一人投递一个(并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者) 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率,防止队列中消息的堆积问题。 注:要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
02-简单的C/S阻塞模型
C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型,它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中,客户端发送请求给服务器,并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中,客户端的操作会被阻塞,直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下: 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
基于DigiThread的仿真模型调参功能
仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值,使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中,往往需要频繁对模型参数进行调整,通过观察不同参数下系统整体的运行情况,实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时,需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
需求曲线有两种形式
需求曲线有两种形式 1.一种是需求随着价格上涨而下降 import matplotlib.pyplot as plt # 定义需求函数 def demand_function(price): return 100 - price # 创建数据点 prices = range(0, 101) dema ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低,因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer;并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......