transformer模型gpt

介绍JVM的内存区域模型

JVM有程序计数器,本地方法栈,虚拟机栈,堆,元空间 程序计数器,是线程私有的,作用是保存线程执行的下一行代码 虚拟机栈也是线程私有的,保存着一个个栈帧,栈帧代表着调用的方法,栈帧主要有局部变量表,操作数栈 ,返回地址,局部变量表存储着方法里边的变量的存放地址,操作数栈保存着运算过程的中间结果,返回 ......
模型 内存 区域 JVM

Swin-Transformer 源码学习与使用手册

拜读了VIT以及TNT以及Swin-Transformer 的论文,结合B站up主的分析, 预感Swin-Transformer具有ResNet似的跨里程碑式的意义, 因此学习Swin-Transformer源码及其使用,记录如下。 Run Swin-Tpython -m torch.distrib ......

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处:拓端数据部落公众号 生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 近年来,GAN一直是研究 ......
对抗性 神经网络 数组 模型 图像

R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化,随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步,投 ......
选股 实证 Logistic 逻辑 模型

如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上?

> 本文是“在Serverless平台上构建AIGC应用”系列文章的第一篇文章。 ## **前言** 随着ChatGPT 以及 Stable Diffusion,Midjourney 这些新生代 AIGC 应用的兴起,围绕AIGC应用的相关开发变得越来越广泛,有呈井喷之势,从长远看这波应用的爆发不仅 ......
函数 模型 语言 Llama2 Llama

样本数量、模型参量的研究

参考文献:https://arxiv.org/abs/1707.02968 https://arxiv.org/abs/1511.02251 来自于知乎FUNNY AI 在Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning E ......
参量 样本 模型 数量

《Java架构师的第一性原理》60系统架构之计算机思维模型

1 学习思维模型 1.1 历史跨越模型 怎样解剖当下问题的本质?去回溯问题的历史来源。 比如:计算机网络中,TCP协议怎样保证数据传输可靠? 为了保障数据不丢失及错误(可靠性),它有报文校验、ACK应答、超时重传(发送方)、失序数据重传(接收方)、丢弃重复数据、流量控制(滑动窗口)和拥塞控制等机制。 ......
架构 第一性 模型 思维 原理

PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力

华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。 ......
PanGu-Coder 潜力 模型 中学 PanGu

行行AI公开课:在AI大模型和应用落地的今天,算力究竟如何获得?

> 行行AI是博客园和天使投资方顺顺智慧共同成立的合资公司。 如果说,大模型是AI抽象化的“肉身”,那么海量的算力,则是维系这具肉身运转的“血液”。随着ChatGPT等人工智能技术的高速发展,以及大语言模型的出现和应用,各个企业对智能算力的需求也在与日俱增。此番形势下,谁掌握了算力这一关键的新“能源 ......
模型

Redis线程模型

对于读写命令来说,Redis 一直是单线程模型。不过,在 Redis 4.0 版本之后引入了多线程来执行一些大键值对的异步删除操作, Redis 6.0 版本之后引入了多线程来处理网络请求(提高网络 IO 读写性能)。Redis默认十个数据库,默认是第0个1.Redis 单线程模型了解吗? Redi ......
线程 模型 Redis

ICML 2023 | 神经网络大还是小?Transformer模型规模对训练目标的影响

前言 本文研究了 Transformer 类模型结构(configration)设计(即模型深度和宽度)与训练目标之间的关系。结论是:token 级的训练目标(如 masked token prediction)相对更适合扩展更深层的模型,而 sequence 级的训练目标(如语句分类)则相对不适合 ......

【ICML2022】Understanding The Robustness in Vision Transformers

来自NUS&NVIDIA 文章地址:[2204.12451] Understanding The Robustness in Vision Transformers (arxiv.org) 项目地址:https://github.com/NVlabs/FAN 一、Motivation CNN使用滑动 ......

使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道

OpenAI在2023年8月22日宣布,现在可以对GPT-3.5 Turbo进行微调了。也就是说,我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本,集成了微调OpenAI gpt-3.5 turbo的功能 也就是说,我们现在可以使用GPT-4生成训练数据,然后用更便宜的AP ......
GPT 管道 数据 3.5 RAG

Prompt 指北:如何写好 Prompt,让 GPT 的回答更加精准

[TOC] ## 1. 得亏 GPT 脾气好 ChatGPT 大家都玩上了吧?你们都问了些啥奇奇怪怪的问题呀?比如: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/998740/202309/998740-20230906103245320-330232029.png) ......
Prompt GPT

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

# 4.8.1 梯度消失和梯度爆炸 整节理论,详见书本。 1. 梯度消失 ```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_ ......
数值 稳定性 深度 模型 Pytorch

三维模型OBJ格式轻量化的纹理压缩和质量关系分析

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,... ......
纹理 模型 格式 质量 OBJ

三维模型OBJ格式轻量化的跨平台兼容性问题分析

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,... ......
兼容性 模型 格式 问题 OBJ

单线程&多线程--GPT

Q: 你是个计算机工程师,请用Python分别演示用单线程和多线程计算两个矩阵相乘 ## GPT-4: 在 Python 中,计算矩阵乘法可以用多种方式实现,包括使用单线程和多线程。以下是两种简单的示例: **单线程** ```python def matrix_multiply(A, B): ro ......
线程 amp GPT

微信机器人配置包含关键词调用自动回复+对接GPT智能AI回复

之前开发的微信机器人功能,可以在群聊里@机器人,机器人就可以自动回复消息 实现效果如图: 可以@机器人智能回复 也可以配置包含某关键词智能回复,图中就是包含“老狼”自动回复 原理就是: 基于golang模拟微信桌面版登录,这样就可以实时获取消息。发送微信消息 获取到文本消息后,调用远程接口获取回复内 ......
机器人 关键词 机器 关键 智能

Proj CDeepFuzz Paper Reading: Invariance-inducing regularization using worst-case transformations suffices to boost accuracy and spatial robustness

## Abstract 本文: Task: 1. prove invariance-inducing regularizers can increase predictive accuracy for worst-case spatial transformations 2. prove that ......

生成式人工智能体验[4]-模型微调

## 摘要 在AutoDL平台使用GPU和AdvertiseGen数据集对ChatGLM2模型进行微调. ## 平台信息 - AutoDL - NVIDIA RTX 4090 / 24GB(单精 82.58 TFLOPS / 半精 165.2 Tensor TFLOPS) ## AutoDL简介 [ ......
人工智能 人工 模型 智能

[原创]IOCP网络模型设置AcceptEx超时

关键字:IOCP防止恶意链接;iocp检测只连接不发送数据;iocp设置AcceptEx超时;iocp防止ddos 问题起因:(2008年的文章)https://bbs.csdn.net/topics/250032963 在写服务器程序,比较常见的一个问题是,当socket 连上来以后,它可能继没有 ......
AcceptEx 模型 网络 IOCP

labelme加载AI模型

labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具,可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务,支持VOC格式和COCO等的导出,代码简单易读,是非常利用上手的良心工具. ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/451660/202309/45 ......
模型 labelme

风控引擎如何快速添加模型,并实时了解运行状态?

模型就是基于目标群体的大规模采样数据,挖掘出某个实际问题或客观事物的现象本质及运行规律,利用抽象的概念分析存在问题或风险,计算推演出减轻、防范问题或风险的对策过程,并形成一套体系化的策略或规则集。而风控模型是指在金融、保险、电商等领域中,通过利用数据分析和算法技术对风险进行评估和控制的一种模型。它是 ......
实时 模型 状态 引擎

Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer

[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......

三维模型OBJ格式轻量化的数据压缩与性能平衡分析

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,... ......
模型 性能 格式 数据 OBJ

三维模型OBJ格式轻量化压缩在大规模场景的加载和渲染的作用分析

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,... ......
大规模 模型 场景 作用 格式

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
模型 海冰 北半球 线性 气候

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 有25个变量: ID:  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

rocketmq的转发模型

1.模型 2.消息模型 RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息。Broker 在实际 部署过程中对应一台服务器,每个 Broker 可以存储多个Topic的消 ......
rocketmq 模型