transformer模型gpt
Doris数据模型简单介绍
一、基本概念 在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。Doris的key列是建表语句中指定的列，建表语句 ......
【专题】2023中国人工智能成熟度模型报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
【专题】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
Llama2-Chinese项目：1-项目介绍和模型推理
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2 ......
R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21506 最近我们被客户要求撰写关于TV-PSTR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量： 我们的经验方法的基础包括评估N个国家的资本流动性。相应的模型定义如下： 其中，Iit是第i ......
建议收藏！Harmony应用配置文件概述（Stage模型）
一. 应用配置文件 每个应用项目必须在项目的代码目录下加入配置文件，这些配置文件会向编译工具、操作系统和应用市场提供应用的基本信息。 在基于Stage模型开发的应用项目代码下，都存在一个app.json5及一个或多个module.json5这两种配置文件。 app.json5主要包含以下内容： ● ......
谁将取代 transformer；PPT 开发者去世；ChatGPT 访问量连续三个月下降丨 RTE开发者日报 Vol.46
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。 我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家 ......
行行AI公开课：AIGC大模型应用研发与运营解决方案
行行AI是一家致力于人工智能技术研发和应用的企业，旨在打造中国最大的AI产业应用赋能平台，帮助企业家实现AI技术的落地和商用。 在当今科技发展的浪潮中，为垂直领域打造行业大模型已经成为创新驱动的关键。这些行业大模型基于深度学习和大数据技术，集成了特定行业的知识、数据和专业经验，能够为企业和机构提供独 ......
浮动布局、盒模型布局、弹性盒布局、定位布局、多列布局、网格布局、响应式布局、圣杯布局
浮动布局 盒模型布局 弹性盒布局 定位布局 多列布局 多列布局案例 网格布局 响应式布局 圣杯布局 ......
三维模型3DTILE格式轻量化压缩主要技术方法浅析
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，... ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理工具常用几款软件介绍
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，... ......
String Transformation
String Transformation You are given two strings s and t of equal length n. You can perform the following operation on the string s: Remove a suffix of ......
36 腾讯混元大模型
9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相。腾讯集团副总裁蒋杰介绍，混元大模型参数量超千亿，具备多轮对话能力，内容创作能力，逻辑推理能力，搜索增强和知识图谱。训练数据更新至今年7月份，未来会不断更新迭代。目前，腾讯已有超过50个自有产品和业务接入混元大模型测试。在中国信通院《 ......
06-MVVM模型
每个 Vue 应用都是通过用 Vue 函数创建一个新的 Vue 实例开始的： const vm = new Vue({ // 选项 }) Vue 的设计虽然没有完全遵循 MVVM模型，但是也受到了它的启发。因此在文档中经常会使用 vm (ViewModel 的缩写) 这个变量名表示 Vue 实例。 ......
GPT之路(七) LangChain AI编成框架入门的第一个demo
环境：Python 3.11.4， LangChain 0.0.270 1.Langchain 简介 1.1 Python Langchain官方文档 大型语言模型（LLM）正在成为一种具有变革性的技术，使开发人员能够构建以前无法实现的应用程序。然而，仅仅依靠LLM还不足以创建一个真正强大的应用程序 ......
RBAC（用户、角色、权限）模型学习笔记一
目录RBAC（用户、角色、权限）模型学习笔记一权限系统与RBAC模型概述RBAC的组成RBAC支持的安全原则RBAC的优缺点RBAC的3种模型RBAC0RBAC1RBAC2如何设计RBACRBAC的功能模块RBAC执行流程RBAC数据库设计实用的RBAC模型的数据库建模Mysql RBAC模型一（用 ......
系统熵增是怎么产生的？————数据对象模型里添加属性欠思考
熵增定律指出，在没有外力作用下的封闭系统中，熵（或混乱度）总是增加的。就是说，任何封闭系统中、在没有外力作用下，都会陷入混乱。 屋子不收拾会变乱；人不自律会懒散；生活不规律或无节制，人就会出现健康问题；同样，对于我们的信息系统，一旦缺乏规范和管控，就会越来越难于迭代和维护。 这些例子都展示了在缺乏积 ......
GPT之路(五) Prompt Engineering
1. 什么是提示工程（Prompt Engineering） 提示工程也叫指令工程。 Prompt就是你发给ChatGPT的指令，比如写个会议纪要、用Python编个一个博客网站、纪念日给另一半写个俏皮的情书等。貌似简单，但意义非凡 Prompt是AGI时代的编程语言，Prompt工程是AGI时代的 ......
OSI七层模型与TCP/IP协议
分层思想 分层可以使各层之间相互独立，每一层只实现一种相对独立的功能，使复杂的问题简单化。 2.OSI七层模型 OSI七层划分为 ： 应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。 应用层： 是最靠近用户的OSI层，这一层为用户的应用程序（例如电子邮件、文件传输和终端仿真）提供网络服务 ......
【Qt6】列表模型——抽象基类
列表模型（Item Model），老周没有翻译为“项目模型”，因为 Project 和 Item 都可以翻译为“项目”，容易出现歧义。干脆叫列表模型。这个模型也确实是为数据列表准备的，它以 MVC 的概念为基础，在原始数据和用户界面视图之间搭建桥梁，使两者可以传递数据（提取、修改）。 Qt 里面使用 ......
Model关联模型，一对一，一对多，多对多
一、一对一关系 1、我们在models中创建一个新的模型,叫做StudentInfo 点击查看代码 ``` class StudentInfo(BaseModel): """学生信息附加表""" address = models.CharField(max_length=255,verbose_na ......
IDEFICS 简介: 最先进视觉语言模型的开源复现
## 引言 Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 [Llama 2](https://huggingface.co/blog/zh/llama2) 模型，我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统！Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可 ......
Meta推出像素级动作追踪模型，简易版在线可玩 | GitHub 1.4K星
前言 视频动作跟踪，已经精确到了每个像素！ 本文转载自量子位 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 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面 ......
css-盒子模型
盒子模型 1.是什么 2.边框 边框的粗细 边框的样式 边框的颜色 因为容易很丑~-~ 这里用结构伪类选择器: ——本意为找div父类的子类中第一个为input的，但是有错，实际上是div的后代选择器 如果去掉input , 只会框第一个div, 找div父类的子类中第一个孩子 3.外边距 两个参数 ......
深度学习模型训练中，输入数据维度和标签数据维度调整方法
for inputs, labels in train_loader: # 使用numpy的transpose函数调整维度顺序 inputs = np.transpose(inputs, (0, 3, 1, 2)) #将原输入数据最后一个维度换到第二个维度 inputs = inputs.to(de ......
深度学习模型训练时报错“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘问题解决
报错如下： RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法： 将如下代码 loss_func(torch.squeez ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......