从此，大模型可以在任何设备上编译运行。「我把大语言模型下到我的 iPhone 上，它神奇地跑起来了！」五一假期还没过半，大模型领域的技术就已经发展到了这种程度。对于陈天奇等人开源的新技术，大家一致的评论是「Amazing」。最近人们都在研究 ChatGPT，大语言模型（LLM）彻底改变了科技领域的格局，但对于 AI 开发者来说，并不是人人都有上万块 A100 的。为了跑得起大模型，就要寻找各种优化
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
【火炉炼AI】机器学习023-使用层次聚类算法构建模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )聚类的算法有很多种，前面我们讲解了k-means算法和均值漂移算法，此处我们继续讲解层次聚类算法。k-means是一种分散性聚类算法，以空间中K个点为中心进行聚类，将最靠近他们的样本收归门
# 实现AI大模型架构
最近，随着人工智能技术的发展，AI大模型架构在各行业中得到了广泛应用。本文将向你介绍如何实现AI大模型架构，让你能够快速上手并开始构建自己的AI模型。
## 流程概览
下面是实现AI大模型架构的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型架构 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型
一、什么是大模型？这两年AI火，就是因为大模型火。那么，什么是大模型？大模型 是具有庞大参数规模和复杂计算结构的 机器学习模型。参数，是指在模型训练过程中，学习和调整的变量。参数定义了模型的行为、性能、实现的成本以及对计算资源的需求。简单来说，参数是模型内部用来做出预测或决策的部分。大模型，通常拥有数百万至数十亿的参数。相对应的，参数少的，就是小模型。对一些细分的领域或场景，小模型也够用
未来会更新，偏项目部分，现在偏原理。笔记收录，持续更新。
构造好训练图接下来就可以进行训练了。所谓训练就是在训练图上进行解码，获得最优路径的同时得到对齐序列，根据对齐序列进行统计信息量。转移概率可以进行数数获得，GMM参数随着对齐的帧数变化而更新，同时GMM分量从一开始的单高斯split出更多的高斯。如此不断迭代训练获得单音子模型。4 强制对齐3.3 align-equal-compiledalign-equal-compiled 和gmm-align-
一、从 2D 图像中提取 3D 模型现实中，如想让使艺术家或工程师能充分利用 3D 模型，将其放入游戏引擎、3D 建模器或电影渲染器等广泛使用的工具中最好不过，不过前提是：这类 3D 模型是带有纹理材料的三角网格形式（主要用于定义 3D 图形和建模形状的基本框架）。一般来说，许多游戏工作室和创作者习惯性会使用复杂的摄影测量技术来创建此类 3D 模型，不仅要劳心劳力地手动操作，还需耗费大量时间——但
生成式 AI 允许在几分钟内生成新颖逼真的视觉、文本和动画内容。 据 Gartner 称，到 2025 年，生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的 10%。作为 2022 年最重要的战略技术趋势之一，人工智能 (AI) 的这一分支具有广泛的应用，适用于不同行业，包括监控、医疗保健、营销、广告、教育、游戏、通信、播客等。 1、图像生成借助生成式 AI，用户可以将文本转换为图像，并根据他
随着技术的不断发展，人工智能已经成为了当今社会中最为热门的话题之一，而人工智能模型则是人工智能的核心之一。那么，人工智能模型到底有哪些呢？ 人工智能模型，顾名思义，就是基于人工智能技术开发的模型，可以用于各种领域的应用。在人工智能模型中，最为常见的就是深度学习模型和机器学习模型。
独家：Havok 发布新的 AI 中间件March 23rd, 2009 Alex J. Champandard2009-3-23，赖勇浩（）译 在20日（上周五）的时候，Havok 邀请 AiGameDeve.com 去他们在旧金山的总部参观他们他们新的 AI 中间件组件。首席工程师 Dave Gargan 和软件工程师 Chris Elion 给我演示了他们花了超过一年半时间做出来的
AI介绍近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型成为了人们关注的焦点之一。这些大模型以其强大的计算能力和学习能力，为我们带来了许多惊喜和创新。本文将探讨AI大模型的美妙之处。首先，AI大模型在自然语言处理方面表现出色。通过深度学习的方法，这些模型能够理解和生成人类语言，实现自动翻译、文本生成等功能。例如，OpenAI的GPT模型能够生成连贯、有逻辑的文章，甚至能够用不同的人设来提供不同的观点和思
原创
2023-08-04 09:42:06
1304阅读
在当今的AI应用场景中，许多企业和开发者面临一个共同的挑战：如何在不修改代码的情况下灵活调用不同的大模型（如OpenAI的GPT和Google的Bard），并且让这些调用尽可能简洁、可维护。这篇博客将介绍如何使用Spring Boot结合多种设计模式，实现一个屏蔽大模型差异的统一接口，从而使大模型应用更加容易落地。需求分析目标：实现一个统一的API接口，可以对接不同的大模型，并且支持对话历史记录等
AI芯片分为云端和边缘端，云端芯片要求高性能，边缘端芯片由于应用场景众多，对于环境和能耗等也有更多要求。事实上，当前边缘AI芯片已不再是个小众领域，包括谷歌、英伟达、英特尔、高通、华为、寒武纪、地平线均于近两年推出边缘AI芯片，AI芯片的战火已经由云端蔓延到了边缘。根据全球技术市场咨询公司 ABI Research 的数据显示：预计到2025年，边缘 AI 芯片组市场的收入将达到122亿美元，云A
AI模型风险评估 第2部分：核心内容MapMeasureManageGovern 人工智能风险管理框架核心提供了能够进行对话、理解和管理人工智能风险的活动的结果和行动。核心由三个元素组成：功能、类别和子类别。如图5所示，职能部门在其最高级别组织人工智能风险管理活动，以映射、测量、管理和治理人工智能风险。在每个职能中，有类别和子类别将职能细分为具体的结果和行动。MapMap函数建立上下文并应用AI
11月3日，2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔搭社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过1/3为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。“近十年来，AI的研究发展迅猛，但AI的应用始终是一大难题，使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周
事前说明学无止尽，个人能力不足，如有错误之处烦请见谅，感谢您的阅读与指出！PS：小伞是一直在学习的唐伞妖怪欧，由于只是一只菜菜的妖怪，所以学习的地方可能会有些不对(||๐_๐)，感谢各位大佬的指正！再来就是模型了接上面的例子，我们想要训练一个能够识别20种水果的AI模型，标签很简单，把20种水果进行编码，从0~19分别对应20种水果，然后让AI猜数字，猜0~19的任意一个数字即可。在这个过程中根据
文章目录前言1. 效果展示2. 应用设计3. 实现3.1. lac分词模型的服务化部署3.2 使用Flask构建app4. 小结 前言内容纯属个人经验，若有不当或错误之处，还请见谅，欢迎指出。文中大致介绍了，如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型，并简单包装成一个Web应用的过程。主要工具：Flask（python的Web框架）PaddleHub（飞桨的预训练模型库）1.
AI大模型发展得如火如荼，可以遇见未来的千行百业都会被AI重塑，想要跟上AI科技发展的浪潮，唯有学习AI，认识AI，应用AI。于是整理了目前市面上关于AI大模型的学习资料，供你学习时选择适合自己的资料。遗憾的是书籍和课程笔者未全部看过(后续会继续分享AI实践、已阅书籍和学习课程的相关内容和经验)，不知道质量怎么样？如果涉及到费用请你务必详细甄别，谨防上当受骗，看好自己的钱袋子。有人买了某培训课后觉得课程不行，但退费无门，希望你不会遇到此糟心事。
