> 学习转载文章：[解构大模型之困，打开联邦大模型时代](https://mp.weixin.qq.com/s/S4m9CgsGpGS6qhtbT9rBag) ## 引言 自从 ChatGPT 横空出世后，一石激起千层浪，人工智能也正在从感知理解走向生成创造，这是一个关键里程碑。生成式大模型完成了从
嬗变：大语言模型带来的人工智能新纪元 | CCCF精选 盖茨说：大语言模型创新的影响力可以与20世纪60年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和21世纪初的苹果手机媲美。 大模型的创新 大语言模型是人工智能领域自然语言处理的一部分。在大语言模型出现之前，自然语言处理主要依赖循环神经网络
写在前面 模块化开发是我们日常工作潜移默化中用到的基本技能，发展至今非常地简洁方便，但开发者们（指我自己）却很少能清晰透彻地说出它的发展背景， 发展过程以及各个规范之间的区别。故笔者决定一探乾坤，深入浅出学习一下什么是前端模块化。 通过本文，笔者希望各位能够收获到： 前端模块化发展的大致历史背景 �
安装MasaFramework模板 执行以下命令安装最新Masa的模板 dotnet new --install Masa.Template 安装完成将出现四个模板 Masa Blazor App： Masa Blazor App的模板创建的是一个没有携带解决方案的项目模板，默认项目结构如图： 一个
# 类WPF跨平台模仿TIM ## Avalonia是什么？ Avalonia 是一个功能强大的框架，使开发人员能够使用 .NET 创建跨平台应用程序。它使用自己的渲染引擎来绘制UI控件，确保在各种平台上保持一致的外观和行为，包括Windows，macOS，Linux，Android，iOS和Web
前言 昨天有小伙伴在技术群里问有没有开源的程序员简历模板，其实很早之前在DotNetGuide👉中已经有整理过，只是一直没有写文章推广过，由此有了今天这篇文章，假如大家有更好的免费简历模板资源欢迎大家在文章评论区留言✌。 DotNetGuide简历模板地址：https://github.com/Y
HuggingFace本身就是一个模型库，包括了很多经典的模型，比如文本分类、阅读理解、完形填空、文本生成、命名实体识别、文本摘要、翻译等，这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果。pipeline是HuggingFace提供的一个非常实用的工具，但是封装程度太高，需要看源码才能理解其
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 h
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
文本是参考文献[1]的中文翻译，主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical，如下所示： 使用领域适
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
测试问题筛选自AtomBulb[1]，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。 1.测试中的Prompt 例如对于问题"列出5种可以改善睡眠质量的方法"，如下所示： [INST] <>You are a helpf
本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现，这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，调用代码如下
文章目录 1.模块介绍 2.模块加载机制 3.依赖注入 4.AutoMapper-- 待定 5.本地化--待定 6.模型验证--待定 7.异常处理--待定 8.缓存 9.动态代理和拦截 10.分布式锁 11.领域驱动设计 Abp vNext Pro Abp Vnext Pro Github地址 的
本文主要讲述了Android客户端模块化开发的痛点及解决方案，详细讲解了方案的实现思路和具体实现方法。
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
