conf_mask = (prediction[:,:,4] > confidence).float().unsqueeze(2) prediction = prediction*conf_mask
本文分享自華爲雲社區《LLM 大模型學習必知必會系列(四):LLM訓練理論篇以及Transformer結構模型詳解》,作者:汀丶。 1.模型/訓練/推理知識介紹 深度學習領域所謂的“模型”,是一個複雜的數學公式構成的計算步驟。爲了便於理解
隨着人工智能技術的不斷進步,大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而,傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題,這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題,我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
在人工智能領域中,自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展,這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中,“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
4月16日,百度Create AI開發者大會在深圳國際會展中心(寶安)舉行,大會以“創造未來”爲主題,匯聚了當前科技和產業革命中的開發者先鋒力量。自去年3月16日發佈知識增強大語言模型文心一言以來,百度不斷推動文心大模型的升級迭代,每一次版
作爲人工智能的核心基礎技術,深度學習具有很強的通用性,大模型技術在深度學習的基礎上,通過構建更加龐大神經網絡模型和應用transformer等更加領先的算法,使模型的處理能力產生質的飛躍。飛槳(PaddlePaddle)以百度多年的深度學習
隨着金融行業的快速發展,大數據和人工智能技術的應用越來越廣泛。在這個背景下,深度學習模型在金融領域的應用逐漸受到重視。然而,傳統的深度學習模型在金融場景中面臨着數據量大、模型複雜度高、計算資源有限等挑戰。爲了解決這個問題,Lora框架應運而
隨着深度學習的發展,模型規模逐漸增大,數據量和計算需求也呈爆炸式增長。在單個計算設備上完成大模型的訓練變得不切實際,因此,分佈式訓練成爲了解決這一問題的關鍵。在分佈式訓練中,數據並行是一種非常有效的策略,通過將數據和計算任務分佈到多個計算設
在人工智能領域,大模型的運行成本一直是制約其發展的瓶頸。高昂的硬件投入、複雜的算法實現以及龐大的數據訓練,使得許多企業和研究機構望而卻步。然而,最近一位名叫李明的計算機科學家,憑藉他在llama.cpp項目中的卓越成就,開始了他的創業之路,
隨着人工智能技術的不斷髮展,語言大模型(Large Language Models, LLMs)在自然語言處理、語音識別、機器翻譯等領域的應用越來越廣泛。這些模型通常包含數十億甚至上萬億的參數,對計算資源和浮點運算能力提出了極高的要求。如何
隨着人工智能技術的飛速發展,AI繪畫已經成爲了一個備受矚目的領域。在這個領域中,QQGC——QQ的AI繪畫大模型技術,憑藉其卓越的性能和實用性,贏得了廣大用戶的喜愛。那麼,QQGC到底是什麼?它是如何實現的呢?本文將對這些問題進行深入解析。
PyTorch修煉手冊 其實PyTorch這個框架非常簡單,沒有對比就沒有傷害,大多數的語法也非常python。如果你已瞭解numpy的一些語法,那麼上手會比較快;如果你是和我曾經一樣的小白也不要緊,跟住文章來理解他是如何處理數據
基礎 Caffe (Convolution Architecture For Feature Embedding (Extraction)) 網絡各層詳細解釋 http://caffe.berkeleyvision.org/tutoria
迭代(iteration):神經網絡在訓練數據集上跑一遍 batch size: 每次只使用數據集中的部分樣本 註釋:由於batch size的提出,兩個網絡比較性能的時候,若直接比較迭代的次數,這時已經沒有什麼意義了,因爲兩個網絡的ba
第一步:下載anaconda,地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe 這裏選擇window環境下的Python3.7,64位版本
更新提醒:本文已過期,PyTorch1.5正式版已在2020年4月21發佈,Windows下安裝最新的PyTorch1.5請移步本人另一篇博客:Windows下安裝PyTorch1.5。 PyTorch簡介 在2017年1月18日