操作指南介绍操作流程下载基础文件构建CoNLL2003构建AIDA-CoNLL参考 介绍 AIDA-CoNLL也称AIDA CoNLL-YAGO，是实体消歧和实体链接常用的公共数据集，它发布于EMNLP2011的论文Robust Disambiguation of Named Entities in Text。AIDA-CoNLL包含了实体分配给为原始的CoNLL 2003实体识别任务注释的命
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2024-05-12 17:54:23
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今天给大家带来网易伏羲NLP研究组负责人张荣升先生在2023年全球架构师峰会上所做的分享《大模型技术在AIGC领域的应用探索.pdf》，关注大模型、AIGC、ChatGPT、多模态预训练等技术发展和应用实践的伙伴参考哦。本次分享共包含如下五大部分：1、应用背景和价值；2、预训练技术对于AIGC的重要性；3、文本预训练的研究与应用；4、多模态预训练的研究与应用；工程实践成就算法服务化；5、未来展望。
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2023-04-29 07:26:38
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aigc大模型技术的特征，其核心在于大规模训练模型的能力与灵活的应用场景。本文将以轻松的语气，通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、排错指南等结构来记录这一技术的整理过程。
## 环境准备
在实施aigc大模型技术之前，确保环境满足以下软硬件要求：
| 组件 | 规格 |
|-----------|----------------
OpenAI去年年末推出的新作GLIDE，又让扩散模型小火了一把。这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规模更小，但生成的图像质量却更高。于是，依旧是OpenAI出品，论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中：光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单，从64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首：
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2024-06-08 22:25:00
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排序模型本章介绍 AXI 协议如何使用事务 ID 标签来启用多个未完成地址的发布和无序事务处理。 它包含以下部分：排序模型传输 ID 字段阅读排序正常写入排序写入数据交错读写交互ID 字段的互连使用推荐的 ID 字段宽度8.1 关于排序模型AXI 协议支持乱序事务(out of order)和多个未完成地址的发送(outstanding)。 这些特性能够实现高性能互连，最大限度地提高数据吞吐量和系
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2024-04-08 06:54:42
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最近经常被问，你看“万亿的模型都出来了，你们训练的千亿模型是不是落伍了？”我想说：“虽然都叫超大模型，但是类型是不一样的，虽说每一类模型训出来都不容易，不过澄清一下概念还是必要的”。大概盘算了一下，一年多来，业界发布了非常多的大模型，从去年OpenAI GPT-3 1750亿参数开始，到年初华为盘古大模型 1000亿，鹏城盘古-α 2000亿参数，Google switch transformer
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2024-05-07 14:46:46
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微型计算机原理及应用技术Chapter 11. 数制间转换2. BCD、十进制间的转换3. 原、反、补码之间的转换、运算规则：最高位表示符号，1 为负；正数的补码等于它本身；负数的反码等于原码数值位取反；补码=反码+1规律：补码的补码等于原码。4. 补码符号位的扩展：正数补0，负数补15. 微型计算机的组成算术逻辑部件累加器、寄存器 微处理微控制器 器 型 用户计 微算 型内部总线 机 计算 应用
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2023-08-30 14:37:55
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大数据技术原理与应用大数据技术原理与应用第一章 大数据概述1、大数据的4v特征2、大数据的影响3、大数据的两大核心技术4、大数据计算模式及代表产品5、大数据与云计算、物联网的关系第二章 大数据处理架构Hadoop1、Hadoop的发展历史2、Hadoop的特性3、Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别4、Hadoop生态系统5、Hadoop生态系统组件及功能6、core-site.xml和
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2023-08-15 15:46:18
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【代码】大模型与AIGC技术在公安领域的应用(附下载)
在当今的人工智能发展浪潮中，生成式人工智能内容（AIGC）正在引领技术变革，而合理掌握这些大模型的源码则至关重要。掌握“aigc大模型源码”的问题需要从多个角度进行深入分析和实践。接下来将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论这些方面来系统性地梳理和解读这一问题。
在背景描述中，我们首先需要了解“aigc大模型”的开发流程。以下是大模型开发的一个典型流程图：
```mermaid
在当前的人工智能领域，AI大模型（AIGC）以其强大的生成能力引起了广泛关注。然而，实现高效、灵活、精准的AI大模型仍然面临诸多挑战。本文将围绕如何构建和优化AI大模型进行深入探讨。
### 背景描述
AI大模型技术的快速发展为生成内容提供了强有力的支持。在多个领域中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域，AIGC正在成为关键驱动力。为此，我们需要构建一个清晰的流程来理解这一领域的基本结构和实
扩散模型背后的数学可是难倒了一批人。最近一段时间，AI 作画可谓是火的一塌糊涂。在你惊叹 AI 绘画能力的同时，可能还不知道的是，扩散模型在其中起了大作用。就拿热门模型 OpenAI 的 DALL·E 2 来说，只需输入简单的文本（prompt），它就可以生成多张 1024*1024 的高清图像。在 DALL·E 2 公布没多久，谷歌随后发布了 Imagen，这是一个文本到图像的 AI 模型，它能
在构建一个基于 Django 的 AI 大模型（aiGC 大模型）时，我们需要面对多种技术挑战。本篇博文将详细记录解决这些问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及部署方案等方面的内容。
## 环境配置
首先，我们需要为 Django 环境搭建相应的配置。推荐的操作系统是 Ubuntu，Python 版本推荐使用 3.8 及以上版本。
```shell
# 更新系统
作者：京东零售 刘岩扩散模型讲解前沿人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（Generative Adversarial Models，GAN），变分自编码器（Variance Auto-Encoder，VAE），标准化流模型（Normalization Flow， NF）以及这里要介绍的
什么是软件生命周期模型？试比较瀑布模型、快速原型模型、增量模型和螺旋模型的优缺点，说明每种模型的适用范围。 软甲生命周期模型是软件开发过程中所遵循的模式。具体有： 瀑布（waterfall）模型、原型（prototyping）模型、增量（incremental）模型、螺旋（spiral）模型、快速应用开发（RAD）模型、渐进式模型等。 瀑布模型优点：可强迫开发人员采用规范的方法
瀑布模型 把每个阶段当成瀑布中的一个阶梯，强调由上而下，互相衔接、逐级下落，固定次序。优点：开发阶段清晰，便于评审、审计、跟踪、管理和控制缺点：不可逆或很难可逆 问题会积累，错误会传递发散扩大，导致成本和质量失控快速原型模型（原型模型）快速原型模型的第一步是快速建立一个能反映用户主要需求的原型系统，让用户在计算机上试用它，通过实
客户端：html：超文本标记语言，由标签组成，不区分大小写，相当于内容。css：层叠样式表，控制页面风格布局，相
原创
2022-05-17 16:13:26
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文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
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2024-03-29 20:41:57
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1、工程实践简介： 基于深度学习的脱机手写汉字识别。 手写汉字识别(Handwritten Chinese Character Recognition，HCCR)可广泛应用于拍照文档、支票、表单表格、证件、邮政信封、票据、手稿文书等光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)图像识别系统以及手写文字输入设
一、模型介绍1.1 Transformer模型概述Transformer模型是由Google在2017年提出的一种新型神经网络架构，主要用于处理序列到序列的任务，如自然语言处理（NLP）中的翻译、文本生成等。其核心思想是通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）能够在输入序列中建立全局的上下文关系，并更好地捕捉长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（
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2024-10-08 19:08:26
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