科普 模型 性能 三大

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

jax中对单步操作的缓存对性能造成的影响

代码: import jax.numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap from jax import random def selu(x, alpha=1.65, lmbda=1.05): return lmbda * jnp.where(x > 0 ......
缓存 性能 jax

掌握JavaScript中的性能优化和代码压缩

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 ......
JavaScript 性能 代码

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 ......

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

测量性能

测量和实验是所有改善程序性能尝试的基础。本内容及将介绍两种测量性能的工具软件:分析器和计时器软件。我将讨论如何设计性能测量实验,使得测量结果更有指导意义,而不是误导我们。 最基本和最频繁地执行的软件性能测量会告诉我们“需要多长时间”。执行函数需要多长时间?从磁盘读取配置文件需要多长时间?启动和退出程 ......
性能

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

成功三大定律:荷花定律、金蝉定律、竹子定律

在阅读此文之前,麻烦您点击一下“关注”,既方便您进行讨论和分享,又能给您带来不一样的参与感,感谢您的支持! 成功是每个人都向往的,但是成功的道路并不总是平坦的。在追求成功的道路上,我们需要不断努力、坚持和奋斗。而成功三大定律——荷花定律、金蝉定律、竹子定律,就是指引我们走向成功的三个重要法则。 一、 ......
定律 竹子 三大

程序员三大基础思维简谈:协议、接口和分层

不管是硬件设备、软件概念或者是网络通讯中,协议、接口无处不在,软件系统离不开分层模型。我认为它们应该是计算机类专业中基础的基础,是必学的课程或概念。协议和分层,各种课程都有涉及,但可惜的是,很多计算机类专业都没有设立接口技术这一项。 我当年上大学,接口技术只是一门不受重视的选修课,老师不讲,学生不用 ......
程序员 接口 思维 三大 基础

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

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准 DC电源模块的安全性能评估和认证标准主要涉及以下方面: 1. 安全标准:DC电源模块需要符合国际电工委员会(IEC)和国家标准的相关规定,如IEC 60950-1(信息技术设备安全性通用要求)、IEC 62368-1(音视频和信息技术设备安全性通 ......
电源模块 模块 电源 性能 BOSHIDA

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

Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略!

Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略! 文编|JavaBuild 哈喽,大家好呀!我是JavaBuild,以后可以喊我鸟哥,嘿嘿!俺滴座右铭是不在沉默中爆发,就在沉默中灭亡,一起加油学习,珍惜现在来之不易的学习时光,等工作之后,你就会发现,想学习真的需要挤时间,厚积薄发啦! 在日 ......
初学者 性能 Mysql

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

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

redis的key越多,会影响性能吗?

1. 什么是Redis大key问题 Redis大key问题指的是某个key对应的value值所占的内存空间比较大,导致Redis的性能下降、内存不足、数据不均衡以及主从同步延迟等问题。 到底多大的数据量才算是大key? 没有固定的判别标准,通常认为字符串类型的key对应的value值占用空间大于1M ......
性能 redis key

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

多开工具对手机游戏性能的测试与评估

【多开工具对手机游戏性能的测试与评估】 随着移动游戏的兴起,越来越多的玩家开始在手机上体验各种精彩的游戏。然而,对于一些热衷于多款游戏的玩家来说,他们可能面临一个难题:手机上同时只能运行一个游戏的限制。为了解决这一问题,出现了各种多开工具,可以帮助玩家同时在手机上打开多个游戏。然而,人们也担心使用多 ......
手机游戏 性能 工具 手机

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' ......

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

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
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