摘要为了应对数字经济中数字智能的挑战，人工智能生成内容（AIGC）应运而生。AIGC使用人工智能，通过根据用户输入的关键词或要求生成内容，来辅助或取代手动内容生成。大模型算法的开发显著增强了AIGC的能力，使AIGC产品成为一种很有前途的生成工具，并为我们的生活增添了便利。作为一种上游技术，AIGC具有无限的潜力来支持不同的下游应用。重要的是要分析AIGC当前的功能和缺点，以了解如何在未来的应用中
作者 | 王云鹤，华为诺亚方舟实验室 大家好，这里是NewBeeNLP。从学术界到业界大厂，大模型都俨然成为了标配，今天分享一篇关于AI领域大模型的思考。欢迎评论区给出你的想法~三问大模型，AI的路在何方近日内部有关大模型的讨论比较多，也组织了几次内部的分析和研讨，有赞同、有批判、有质疑、有期许，抱着略懂的心态，本着 “胡说八道” 的精神，借着弹窗的周末时间，谈谈对大
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
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
要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。
要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。 从分布式训练到大规模训练 常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器
本周介绍了 5 个计算机视觉领域的 SoTA 模型，均于最近发表于全球顶会 ECCV 2022： AVS 提出新颖的视听分割任务，kMaX 有效利用经典聚类算法进行全景分割，WSG-VQA 用弱监督学习 Transformer 突破视觉问答 grounding任务，COST 理解视频内容实现 AI 对话，HorNet 将新型视觉骨干插入卷积和 Transformer 架构如果你觉得我们分享的内容还
前段时间主要在进行基于微信聊天内容的分析，主要的思路是从聊天内容中提取出有价值的内容，作为运营分析的指导。实践应用了隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)，采用的工具是Python、jupyter notebook,作为扩展对LightLDA也进行了一番试验，本文就是基于以上的总结。 这段时间主要在进行基于微信聊天内容的分析，主要的思路是从聊天
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型程、实战学习等录播视频，免费分享！
Agda的一些基础整理
前言：又到了期末寄，开始匆忙整理下半学期学的agda，果然ddl就是第一生产力，这个交互式证明工具还是挺有意思的虽然有的时候很蠢Agda是基于Haskell的，所以很多语法和Haskell几乎一致没有快捷键不会用系列待补充的地方加问号C-c C-l : 加载，把问号转换成goalC-c C-, : goal&context
# AIGC大模型功能架构实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现"AIGC大模型的功能架构"。作为一位经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码及其解释。让我们开始吧！
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现过程的步骤以及对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 设计类结构 |
| 第二步 | 实
AIGC大模型的功能架构和代码示例
在人工智能领域，AIGC（Artificial Intelligence General Classifier）大模型是一个功能强大的算法模型，用于进行图像识别、语音识别等任务。它的功能架构包括数据预处理、模型训练和推理三个主要模块。
## 数据预处理模块
数据预处理模块是AIGC大模型的第一个步骤，它用于对原始数据进行清洗、归一化和特征提取等处理，以便让
# AIGC大模型的功能架构
在人工智能领域，AIGC（Artificial Intelligence General Control）大模型是一种能够实现多功能的人工智能系统。它的功能架构包含多个模块，每个模块都有其特定的功能和任务。本文将介绍AIGC大模型的功能架构，并通过代码示例来解释其工作原理。
## 模块一：数据处理模块
AIGC大模型首先需要对输入的数据进行处理和清洗，以便将其转
x在模型风险管理不断被监管重视的当下，从银行金融机构开始，消费金融公司、网络小贷公司将会循序渐进、逐步建立完善的模型评审制度和标准，筹备模型审查部或小组。或许“模型评审部“对于大部分在中国金融体系内从业的风控工作者相对陌生，但其在金融系统发达国家如美国、新加坡等地，如美国Capital one会单独设立“模型评审部”。也有一些外资银行/互联网金融机构会设立双模型审查组，一个组成立于模型内部，一个组
作为测试和记录，就随便试一个数据集，AID数据集，AID数据集是一个遥感影像数据集，其包含 30 个类别的场景图像，其中每个类别有约 220 – 420 张，整体共计 10000 张，其中每张像素大小约为 600*600。PaddleX全流程模型训练PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的深度学习全流程开发工具。具备 全流程打通 、融合产业实践 、易用易集成 三大特点。这里是体验的P
首先简要介绍类模型的设计方法，然后设计子系统的类模型，最后设计系统类模型。 1、设计方法 设计系统类模型，要明确子系统或系统的组成，及各个组成部分之间的关系，子系统的划分和前面介绍过的接口类包的划分相同，主要包括：发文办理、收文办理、会议管理、档案管理、公告管理、个人助理、系统管理、用户登录8个子系统，无论是子系统模型还是系统类模型，都包含接口类包、接口控制类包、用例控制类包以及有关系的实体类
随着我们学习的逐步推进，我们可以了解到51单片机的更多的知识和元件，今天我们就来简单地认识一下D/A和A/D。 首先我们先来介绍一下D/A，就是两个单词digital和anolog.就是把数据量转换为模拟量的一种芯片。之所以我们要这样转换是因为单片机是数字芯片，也就是其中所有的信息都是0和1组成的，无法直接的去表示一个模拟量。大家可能会疑惑，什么是模拟量呢？模拟量就是比如旋钮式台灯，根据旋钮的旋转
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：
2022年年底，OpenAI公司的核弹级应用ChatGPT横空出世，震撼了整个世界。目前人工智能已经进入2.0时代，以预训练大模型为代表的人工智能生成内容(AIGC)，依托超海量的数据和优秀的深度学习算法，能够发现巨量数据中隐藏的知识，创作出比肩人类专业水平的智能内容，从而改变了传统科学研究和工程应用的范式。现在AIGC正在快速进入传媒、电商、营销、教育、金融和医疗等行业，并创造出各种革命性的商业
原创
2023-06-06 14:32:43
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AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作
