训练的基本逻辑就是首先进行预处理,可以通过stable diffusion web ui中的预处理,也可以通过ps这种图片处理软件,比如我想训练一个某动漫角色的Lora模型,那就需要这个角色的一些图.当然有了图之后,也需要标注,也就是label标签,可以选择deepbooru或者BLIP生成标注数据.然后进行配置训练参数,如果用的有GUI的直接读入配置json文件即可.下面是一套低显存配置.{            
                
         
            
            
            
            Eotalk 是由 Eolink CEO 刘昊臻发起的泛技术聊天活动,每期都会邀请一些技术圈内的大牛聊聊天,聊些关于技术、创业工作、投融资等热点话题。 Tapdata CEO TJ 唐建法,TJ可以说是一位超级大咖,因为他之前作为 MongoDB 大中华区的首席架构师,以及 MongoDB 中文社区的主席,被整个圈子里面人所熟知。今天 TJ 以一个比较新的身份:Tapdata 的创始人和            
                
         
            
            
            
            2015-09-17 10:21 我不得不承认,我已经爱上了高效的 Trello 工具。如果你喜欢列举你的工作内容的话,它的确是一个非常好的工具。对我来说,他帮实现了两个目的:保持一个 GTD 框架,并管理一个特定的类似于 kanban 样子的日程表项目。 但是 Trello 是一个封闭源代码的 Saas 产品,我想知道我是否能找到符合自己需求的可替换源代码。对于我喜爱的 Trello,它缺乏我真            
                
         
            
            
            
            来源:轩辕重出武圣人@大模型与小场景恶意行为者或高级持续性威胁(APT)对LLM(语言模型)进行未经授权的访问和泄露。当具有高价值知识产权的LLM模型被泄露、物理盗窃、复制或提取权重和参数以创建功能等效的模型时,就会发生这种情况。LLM模型盗窃的影响可能包括经济和品牌声誉损失、竞争优势受到侵蚀,以及未经授权使用模型或未经授权访问模型中包含的敏感信息。随着语言模型变得越来越强大和普及,LLM模型盗窃            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            有这么一句话,那就是AI大模型分两种,一种是大模型;另一种是华为大模型。 如果从技术角度来分析,华为的技术不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现NLP与CV大模型的流程指南
在当今的科技领域,NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)大模型成为了热门话题。这两种技术结合在一起,可以为我们带来更强大的应用能力,例如图像语义理解和多模态搜索等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的实现流程,以及每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现NLP与CV大模型的步骤概述:
| 步骤 | 描述 |
|------|----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             大模型训练方法:1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大,训练样本越来越多,每个样本都需要经过模型的全部计算,这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题,即将大模型拆分成多个小模型,对于一个样本来说,无需经过所有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             文章目录1 蓝牙模块HC-051.1 简介1.2 管脚2 Arduino与HC-05连接3 蓝牙功能测试3.1 代码3.2 蓝牙配置3.3 蓝牙与手机连接4 两个蓝牙模块相互连接 1 蓝牙模块HC-051.1 简介HC-05蓝牙模块是一种基于蓝牙协议的简单无线通信设备。该模块基于BC417单芯片蓝牙IC,符合蓝牙v2.0标准,支持UART和USB接口。1.2 管脚HC-05蓝牙模块有六个管脚,分            
                
         
            
            
            
            RabbitMQ总体结构MQ概述 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术。消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走。通过消息队列,应用程序可独立地执行–它们不需要知道彼此的位置、或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息。MQ主要作用是接受和转发消息。你可以想想在生活中的一种场景:当你把信件的投进邮筒,邮递员肯定最终会将信件送给收件人。我们可以把MQ比作 邮局和邮递员            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上,大模型如同绚烂的星辰,照亮了技术的未来,不仅重塑了人们对技术的认知,更在无数行业中悄然引发变革。然而,这些智能技术并非完美,也存在风险和挑战。在此,我们将揭开大模型的神秘面纱,分享其技术与特点,剖析其发展与挑战,一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            开源案例地址:https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 其他的框架也会集成相关的大模型一、介绍二、大模型技术概述算法数据算力 大模型成为新方向 NLP大模型突破 价值,降本(数据,算力)增效 通用性底座 少数据,少算力,时间短 理解和生成的能力提升 文图生成 原理介绍 大模型技术发展 全局信息和高并发性 预训练模型三剑客 预训练 超大规模模型 小样本性能提升 通用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            目录一、颜色空间介绍1.1 RGB模型1.2 CMYK模型1.3 YUV(YCbCr)模型1.4 HSI模型1.5 HSV(HSB)模型二、颜色空间转换2.1 RGB转灰度图2.2 RGB和HSV相互转换2.3 RGB和HSI相互转换2.4 RGB和YUV相互转换参考一、颜色空间介绍颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。&n            
                
         
            
            
            
            Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一,MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一,甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来,兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来,腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式训练系统包括多个组成部分,如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容,我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络,大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出,使得深度学习模型参数突破了1亿,Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT,便一举击败 11 个 NLP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python jy_iiot_ruler 科普文章
## 导论
在工业物联网(IIoT)领域,数据的采集和处理是非常重要的。为了更好地管理和分析数据,我们需要使用一种强大的工具来处理和规范数据。`jy_iiot_ruler`是一个基于Python的开源库,它提供了一套功能强大的工具和方法,用于处理和规范工业物联网数据。
## 什么是 jy_iiot_ruler
`jy_iiot_rul            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            基础大模型:
定义:基础大模型(如GPT-3、BERT、T5等)是通过大量通用数据集训练得到的预训练模型。这些模型通常具有很强的泛化能力,可以在多种任务上表现出色。
训练数据:基础大模型的训练数据通常来自互联网、书籍、新闻、维基百科等多种来源,包含了大量的文本数据。
特点:基础大模型通常具有大量的参数,能够捕捉到语言的丰富结构和模式。
应用大模型:
定义:应用大模型是基于基础大模型进行微            
                
         
            
            
            
            基础大模型和应用大模型都通过学习训练数据的特征和模式,将知识编码在模型的参数中,而不是直接存储原始数据。因此,可以说            
                
         
            
            
            
            文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展,深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中,大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型,它们可以处理大规模的数据集,并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型,大模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力。其次,因为模型是强行记住这些组合特征的,所以对于未曾出现过的特征组合,权重系数为0,无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力,引入了DNN结构,将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector,这种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一文详解Google最新NLP模型XLNet语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语,比如自回归(Autoregressive, AR)语言模型和自编码(autoencoding)模型等,这可能让不熟悉的读者感到困惑,因此我们先简单的解释一下。自回归是时间序列分析或者信号处理领域喜欢用的一个术语,我们这里理解成语言模型就好了:一个句子的生成过程如下:首先根据概率分布生成第一个词,然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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