Fine-tune保存的模型如何转化为一个PaddleHub Module
隨着人工智能技術的不斷髮展和普及，越來越多的領域開始應用AI技術來解決實際問題。其中，大模型作爲一種重要的技術手段，得到了廣泛的應用。然而，如何提高大模型的性能，使其更好地適應各種應用場景，一直是業界關注的焦點。本文將介紹一種有效的技術手段
一、引言 隨着深度學習技術的快速發展，語言大模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展。然而，傳統的微調方法通常需要大量的計算資源和時間，對於實際應用來說並不友好。爲了解決這個問題，LoRA微調技術應運而生。LoRA（Low-Rank Adap
隨着自然語言處理（NLP）技術的飛速發展，大型語言模型（LLMs）在各個領域都展現出了強大的能力。LLaMA 2作爲其中的佼佼者，具有巨大的潛力。然而，如何有效地對LLaMA 2進行微調，以適應特定的任務或數據集，成爲了一個關鍵問題。本文將
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
在數據科學的各個領域中，時間序列分析一直扮演着重要角色。無論是預測股票價格、氣候變化，還是分析醫療數據，時間序列模型都發揮着不可或缺的作用。然而，傳統的時間序列分析方法在處理複雜數據時常常面臨諸多挑戰，如數據稀疏性、非線性關係等。爲了應對這
AI大模型的相關的一些基礎知識，一些背景和基礎知識。 多模型強應用AI 2.0時代應用開發者的機會。 0 大綱 AI產業的拆解和常見名詞 應用級開發者，在目前這樣一個大背景下的一個職業上面的一些機會 實戰部分的，做這個agent，即所謂智
隨着人工智能技術的飛速發展，大模型（Large Models）已成爲衆多領域的重要工具。無論是自然語言處理、圖像識別還是其他複雜任務，大模型都展現出了強大的性能。然而，隨着模型規模的不斷擴大，數據量的激增，如何有效地管理、索引和搜索這些模型
隨着科技的飛速發展，軟件行業也在不斷地演進和創新。作爲軟件行業的關鍵環節之一，軟件測試行業也在經歷着前所未有的變革。從最初的手動測試，到自動化測試，再到如今的智能化測試，軟件測試行業正在經歷一場深刻的技術革命。在這場革命中，Testin雲測
在人工智能和自然語言處理（NLP）領域，LLaMa（Language-Model-driven Learning, aMplification and aDAptation）流程已經成爲處理大規模模型訓練的關鍵技術。它基於語言模型的學習、增
隨着人工智能技術的快速發展，大模型已成爲許多領域的熱門話題。然而，大模型的創建並不是一件容易的事情。在本文中，我們將從零開始學習如何創建一個大模型，幫助讀者掌握大模型的創建過程。 一、數據收集 創建大模型的首要任務是收集數據。數據是大模型的
隨着人工智能技術的不斷髮展，代碼大模型成爲了近年來備受矚目的技術熱點。作爲自然語言處理領域的領軍企業，Hugging Face近日推出了一款全新的代碼大模型，該模型支持80+種編程語言，並與VSCode進行了集成，爲用戶提供了前所未有的代碼
在當今數據驅動的時代，大模型推理框架已經成爲人工智能領域的重要支柱。本文將通過簡明扼要、清晰易懂的方式，帶領讀者深入瞭解大模型推理框架的原理、應用領域和實踐經驗，幫助讀者更好地掌握這一技術，並在實際工作中發揮其價值。 一、大模型推理框架簡介
在之前的文章中《RAG 修煉手冊｜RAG敲響喪鐘？大模型長上下文是否意味着向量檢索不再重要》，我們已經介紹過 RAG 對於解決大模型幻覺問題的不可或缺性，也回顧瞭如何藉助向量數據庫提升 RAG 實戰效果。 今天我們繼續剖析 RAG，將爲大
本文章由飛槳星河社區開發者高宏偉貢獻。高宏偉，飛槳開發者技術專家（PPDE），飛槳領航團團長，長期在自媒體領域分享 AI 技術知識，博客粉絲 9w+，飛槳星河社區 ID 爲 GoAI 。分享分爲上下兩期，本期分享從多模態概念與意義、任務類型
隨着人工智能技術的快速發展，開源語言大模型在各個領域的應用越來越廣泛。但是，如何正確選擇和應用開源語言大模型，以及如何在實踐中避免常見錯誤，對於很多初學者來說仍然是一個挑戰。本文將帶您走進開源語言大模型的世界，探索其原理、選擇、應用以及實踐
