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transformer模型gpt

大模型时间线整理

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
模型 时间

各类大模型的区别

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
模型

IO模型

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
模型

Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
Extensions Reactive 模型 事件

1.TCP/IP网络模型

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
模型 网络 TCP IP

在线免费chatgpt网页版-支持gpt4

ChatGPT是一个基于OpenAI训练的大型语言模型，可以提供智能响应、自然对话和语音识别等功能。最重要的是，它完全免费！作为智能聊天机器人，ChatGPT拥有高度灵活的应用范围，您可以随时寻求娱乐、学习指导、技术支持、医疗指导、市场营销策略等方面的帮助。在使用ChatGPT时，您可以体验到最先进... ......
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GPT 模型的工作原理 你知道吗？

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
模型 原理 GPT

开源大型语言模型(llm)总结

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......
模型 语言 llm

深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
神经网络 深度 模型 文本 神经

基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
神经网络 模型 图像 神经 网络

利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......
Transformer 实体 文本

GPT3的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量

[toc] GPT-3 的局限性：语言多样性、语言理解能力、数据量 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的语言模型被开发出来，其中最具代表性的就是 GPT-3。然而，尽管 GPT-3 已经在自然语言处理领域取得了很大的进展，但它仍然存在一些局限性，需要我们认真思考。在本文中，我们将探讨 GPT-3 ......
语言 局限性 多样性 能力 数据

语言模型在智能问答中的应用

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
模型 语言 智能

文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
文本 技术 模型 语言

文本分类与情感分析：基于深度学习的大型语言模型应用

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......
深度 模型 文本 语言 情感

对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......
系统 图谱 模型 语言 知识

让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
最新技术 算法 模型 经典 技术

GPT3：人工智能时代的新型语言模型

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
人工智能 人工 模型 语言 智能

随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......
机器人 机器 人工智能 热门话题 人工

GPT生成式预训练Transformer架构应用实战

[toc] GPT生成式预训练Transformer架构应用实战 ## 1. 引言 人工智能在过去几年发展迅速，深度学习和Transformer架构成为了当前人工智能领域的热点。GPT生成式预训练Transformer架构是深度学习中的一种新型架构，可以更好地处理自然语言生成任务，因此受到了广泛关注 ......
Transformer 架构 实战 GPT

Transformer算法的应用

[toc] Transformer 算法的应用 近年来，随着深度学习和自然语言处理领域的迅速发展，Transformer 算法成为了深度学习中最重要的算法之一。Transformer 算法是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在处理序列数据时具有极强的并行计算能力和出色的表现力。本文将详细介绍 ......
算法 Transformer

利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答中，机器能够以自然的方式与人类进行对话，通过理解人类的问题，为其提供相关的答案。在人机交互中，机器能够与人类进行更加流畅和自然的交 ......
人机 Transformer 智能

基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析

[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......
Transformer 文本 摘要 语言 情感

生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用

[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......
自然语言 Transformer 领域 自然 语言

Transformer编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。下面是一些Trans

[toc] Transformer 编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。近年来，由于 Transformer 在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多的研究者开始关注 Transformer 的改进与优化。本文将详细介绍 Transformer 编码器和解码器的原理、实 ......
自然语言 编码器 解码器 Transformer 语音

ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
深度 模型 视觉 任务 计算机

编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
编译器 线程 模型 性能

编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序

[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
编译器 应用程序 模型 程序 Java

blender 解决模型旋转后部分视角缺失

修改视角，这个是因为我们是透视视图，改成正交视图就可以了。 下面第一个是透视视图，第二个是正交视图 ......
后部 缺失 视角 模型 blender

blender 解决圆形 模型精度问题

1、在右侧选中mesh 2、进入到编辑模式 3、左下角选择修改器 4、选择 修改器里 表面细分 5、下面两个按钮可以看左侧的实时效果 6、在物体模式下点击应用 ......
圆形 精度 模型 blender 问题
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