与#模型#相关的内容第12页 - PmDaddy

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Google 发布最新开放大语言模型 Gemma 2，现已登陆 Hugging Face Hub

Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2，我们非常高兴与 Google 合作，确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型（2 个基础模型和 2 个微调模型）。发布的功能和集成包括： Hub 上的模型 Hugging Face T

更难、更好、更快、更强：LLM Leaderboard v2 现已发布

摘要评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们

【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

主要内容程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加

基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程》，作者： Echo_Wish。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT

解密Prompt系列32. LLM之表格理解任务-文本模态

这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。

【重磅】华为云盘古大模型5.0，正式发布！

2024年6月21日，在华为开发者大会2024（HDC 2024）上，华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级；张平安还分享了盘古大模型在自动驾驶、工业设计、建筑设计、具身智能、媒体生产和应用、高铁、钢铁、气象等领域的丰富创新应用和落地实践，

详解联邦学习中的异构模型集成与协同训练技术

本文将详细介绍联邦学习中的异构模型集成与协同训练技术，包括基本概念、技术挑战、常见解决方案以及实际应用，结合实例和代码进行讲解。

算法金 | 一个强大的算法模型：t-SNE ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等

揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]

揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]

LangChain结合LLM做私有化文档搜索

我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具,详细使用教程

MoneyPrinterPlus是一款使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频,自动批量混剪短视频,自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上的轻松赚钱工具。之前有出过一期基本的介绍，但是后台收到有些小伙伴说，不知道如何使用。今天我将会手把手的详细介绍如何使用MoneyPrinterPlus

算法金 | 选择最佳机器学习模型的 10 步指南

大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。我满怀热情，我急切地想投身于这些项目中。但是，我尝试开展项目，却发现在寻求顺利

算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯

网络世界的脊柱——OSI七层模型

简介 OSI代表开放系统互联（Open Systems Interconnection），这是国际标准化组织（ISO）提出的一个概念模型，用于描述网络通信的功能划分。简单来说，OSI模型把复杂的网络通信过程分成了七个不同的层次，每一层都有其特定的功能和角色。每一层都有自己的头数据，在封装和解封的时

算法金 | 一个强大的算法模型，多项式回归！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。本文

聊聊GLM-4-9B开源模型的微调loss计算

概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。可了解其它loss

探索Native Plugins：开启大模型的技能之门

前言上一章节我们了解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及学习了的 Semantic Kernel 模板插件的创建,本章节我们来学习 Native Plugins 原生函数插件使用。通过函数定义插件在之前的章节中我们介绍过在在 Semantic Kernel 中应

原来Stable Diffusion是这样工作的

stable diffusion是一种潜在扩散模型，可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢？这是因为与在高维图像空间中操作不同，它首先将图像压缩到潜在空间中，然后再进行操作。在这篇文章中，我们将深入了解它到底是如何工作的,还能够知道文生图的工作方式与图生图的的工作方式有何不同？CFG

使用Python实现深度学习模型：序列到序列模型（Seq2Seq）

本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。

（三）Redis 线程与IO模型

1、Redis 单线程通常说 Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外的线程执行的，所以严格来说，Redis 并不是单线程。多线程开发会不可避免的带来并发控制和资源开销的问题，如果没有良好

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