最近在研究大模型落地方案，看到目前大模型比较好的一种微调方式是P-tuning，借鉴学习内容，作此记录。Part1前言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理
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2023-09-15 12:04:38
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作者丨刘聪NLP写在前面大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。项目地址：https://github.com/liucongg/Cha
本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古：飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享：盘古是什么？盘古是用来解决什么问题的？盘古是怎么解决问题的？他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。上图列举了目前主流的云计算厂商，我们发现一个很有趣的事情：所有云计算厂商都是“富二代”，它们的分布式存储技术全部采用自研技术，而没有用大家耳熟能详的开源分布式系统。飞天梦第一代飞天人的梦想是
如果您认为可以从IBM导出BPMN，并希望能够在盘古BPM Modeler中打开它，那么您可能会感到惊讶。正如已经发现的那样，IBM BPMN导出不包含诸如盘古BPM Modeler之类的工具用来绘制图的图信息。在本教程中，我们将引导您通过两种方法，利用我们咨询团队开发的实用程序来帮助您创建一个完整的图，不仅可以在盘古BPM Model
增量推理鹏程.盘古的基础结构是Transformer的Decoder模块，这种自回归（Auto-regressive）的语言模型会根据上文预测下一个字，因此在推理时会根据输入的文本逐字（词）生成。显然这种方式会导致每一步推理的网络输入shape在不断变大。静态图执行时，要求图中每个算子的shape不能改变，否则执行会报错；动态图执行时，在不同迭代间，图中每个算子的shape可以改变，不过改变了算子
# 盘古NLP大模型官网介绍及应用示例
盘古NLP大模型官网是一个提供自然语言处理（NLP）解决方案的平台，它基于强大的预训练模型，可以实现文本分类、情感分析、实体识别、关键词提取等多种任务。本文将介绍盘古NLP大模型官网的主要功能和应用示例，并提供相应的代码示例。
## 盘古NLP大模型官网功能介绍
盘古NLP大模型官网提供了多种NLP任务的解决方案，其中包括：
- 文本分类：将文本按照
原创
2023-09-07 19:32:42
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三大模块GUI自定义（拖拽）数据导入数据处理出报表 入门还是老三件套1.mysql - 用的navicat编辑器，现在要收费，学习版自找2.thinkphp + js 用的雷劈那个框架（如上雷劈编辑器的参考）3.服务器 - 自建，php_study，或者php_;用过都说好 下面再展开说说数据库，可能会提示Access Denies of Mysql新建一个库，格式
阿里云-飞天-盘古概述业务盘古是阿里云自研的分布式存储平台，承接了整个阿里云的存储业务，拥有海量的用户。当前支持的业务方向主要有
超大规模的分布式文件系统（单集群数万台机器，数十亿文件），主要用于阿里云的大数据计算服务（ODPS)。块存储，支持阿里云的云盘业务，包括全SSD云盘，混合存储云盘，SATA云盘，目前无论是收费用户数、营收、数据量、机器规模 在国内都无出其右。对象存储，成功入围G
面对勒索软件攻击激增、人才技能仍然短缺、云计算进一步普及，2022年数据存储路在何方？近日，根据Scality发布的2022年数据存储预测报告，新的一年存储解决方案和数据存储市场将呈现以下五大趋势：AI/MLOps成为企业和中端存储产品的标配数据的指数增长以及持续的技能短缺正在推动提高存储系统管理自动化的需求。AI/MLOps与大规模数据流程的集成将越来越多地出现，以帮助管理员卸载和自动化流程——
除了媒体的大肆报道，国内外各个科技公司、科研机构、高等院校都在跟进，不到半年时间，就跑出了非常多的大模型应用的创业公司，做得
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2023-07-16 08:07:56
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华为盘古大模型的官方介绍地址： https://www.mindspore.cn/largeModel/pangu 盘古大模型的开源代码和开源权重（模型参数）的地址：（鹏城实验室的启智平台） https://openi.pcl.ac.cn/PCL-Platform.Intelligence/PanG
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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2023-09-01 14:15:38
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玻璃钢隔油池1.玻璃钢隔油池是在传统油水分离池的基础上新开发出的一种效率高、无动力油水分离装置，可将90百分比以上的废油回收再利用，既能有用地保护环境，又可大量节约运行费用。广泛适用于含各种矿物油(原油除外)、植物油、动物油或其混合物的含油水的油水分离，如餐厅、酒楼、工厂、医院、学校、机关单位、汽修厂、机修厂、油站和工矿企业等场所产生的含油污水的处理，可完全解决环境污染，以及在寒冷季节由于是油脂凝
## 实现盘古nlp官网的流程
为了实现盘古nlp官网，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建一个新的项目文件夹 |
| 2 | 初始化项目，安装必要的依赖项 |
| 3 | 设计和创建网站的前端界面 |
| 4 | 设置和创建网站的后端功能 |
| 5 | 部署网站到服务器 |
下面我将详细解释每一步所需的操作和代码。
### 步骤1
原创
2023-07-19 19:41:40
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主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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# 盘古NLP如何使用 - 解决文本情感分析问题
## 1. 引言
盘古NLP是一个中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。本文将介绍如何使用盘古NLP来解决一个具体的问题——文本情感分析。
## 2. 问题描述
文本情感分析是指对一段文本进行情感判断，判断文本的情感倾向是正向、负向还是中性。例如，给定一段评论："这个产品真的很好用！"，我们
什么是大模型？大规模模型（large-scale model）是近年来人工智能领域的一个热点话题，因为它们可以对自然语言处理（NLP）和其他任务进行更准确和深入的处理。由于大模型需要庞大的计算资源和数据支持，目前只有少数公司和机构能够进行研究和开发。本文将介绍一些国内外的巨头公司如何在大模型领域布局，以及他们的技术和应对措施。大规模模型是指参数数量巨大的神经网络，例如OpenAI的GPT系列和Go
# 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 |
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如何实现CV大模型和NLP大模型
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现CV（计算机视觉）大模型和NLP（自然语言处理）大模型。下面是整个流程的概览：
1. 数据准备
2. 模型选择
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型优化
现在让我们逐步解释每个步骤以及需要执行的代码。
**1. 数据准备**
在实现CV和NLP大模型之前，你需要准备好训练数据。数据的质量和数量对模型的性
什么是BERT模型？这个让全球开发者们为之欢欣鼓舞的新模型，全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即对Transformer的双向编码进行调整后的算法。这种预训练模型所针对的核心问题，就是NLP的效率难题。众所周知，智能语音交互要理解上下文、实现通顺的交流、准确识别对象的语气等等，往往需要一个准确的NLP模型来进行预
