针对国产大模型的横空出世并不断打磨其性能,这次评测我们将覆盖国内所有开源的大语言模型(如下),也针对大家常用功能的设计了测试问题,用于评测其生成结果的优劣。测试问题统一为中文,用于为国内用户使用大语言...
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米哈游官方公开过角色的MMD模型,包含原神、崩坏等角色模型,但很多人都不知道如何下载,本文介绍模之屋网站进行下载,此网站不仅可以下载米哈游的模型,还有其它模型可以下载。
1.参考博客园:java web应用调用python深度学习训练的模型 目标: 调用python深度学习训练的模型 内容: 提示:这里可以添加要学的内容 例如: 1、 搭建 Java 开发环境 2、 掌握 Java 基本语法 3、 掌握条件语句 4、...
DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具,旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。与其他框架相比,DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中,主要优势在于支持更大规模的...
Logistic模型 logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群...
本文深入讲解了大模型巨作:《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 2.4 适合读者 3. ...
通义千问是阿里云开发的大语言模型(Large language Model )LLM,旨在提供广泛的知识和普适性,可以理解和回答各领域中的问题,其包含网页版和手机版本的通义前文APP,网页使用的模型为不公开的最新版本。...
标签: 数据库
该平台集成了众多高效工具和服务,使得构建、训练和部署机器学习模型变得前所未有的简单。Amazon SageMaker拥有灵活的计算资源及配置选项,无论项目规模大小,它都能以强大的计算能力,助力训练大型模型。此外,它还...
美国当地时间4月18日,Meta 在官网上发布了两款开源大模型,参数分别达到 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B),是目前同体量下性能最好的开源模型,而且直接逼近了一线顶级商业模型 GPT-4 和 Claude3。然后点击右上角的「...
广义线性混合模型GLMM(Generalized Linear Mixed Model),是广义线性模型GLM 和线性混淆模型LMM 的扩展形式,于二十世纪九十年代被提出。GLMM因其借鉴了混合模型的思想,其在处理纵向数据(重复测量资料)时,被...
最近几年,可以说大语言模型汇聚了所有的光彩,大语言模型的飞速发展更是吸引着社会各界的目光,这些模型的强大能力源自于Embedding技术的支撑,这种技术将语言转化为机器可理解的数值向量。随着大型语言模型的不断...
经常会遇到一些需要预测的场景,比如预测品牌销售额,预测产品销量。今天分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题:什么是时间序列分析?什么是 LSTM?...
预训练模型综述摘要:近年来,预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。并详细介绍自然语言处理...
本文介绍了软件开发中常见的瀑布模型及其衍生模型,包括增量模型和迭代模型。作者强调根据项目特点选择合适的开发模型,以降低风险、提高效率。文章提供了不同项目场景下的开发模型选择建议,并强调灵活运用各种模型...
今天,微软发布了第三代Phi系列大模型,最高参数规模也到了140亿,其中最小的模型参数38亿,评测结果接近GPT-3.5的水平。微软发布了第三代Phi模型,这一代的模型最小参数38亿,最大规模拓展到了140亿,包含3个版本,...
这是最好的时代,也是最坏的时代。...本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求,梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则,探索对应的风险管理和应对策略。
Actor模型是一种基于消息通信的并发计算模型,所有计算都在Actor中执行,Actor之间完全隔离,不共享变量,解决了并发问题。消息机制异步,不同于对象方法的同步调用,适用于并发和分布式计算。Actor具备处理、存储和...
一、层次数据模型 定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。 其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有...
混合专家模型,英文叫Mixture of Experts (MoE) 是一种模型设计策略,它通过将多个模型(称为"专家")的预测结果结合在一起,以获得更好的预测性能。