学习汇编的时候，对cpu的认识有助于对汇编语言的理解，因为汇编语言功能可以直接对cpu中的寄存器进行操作。 以8086cpu为例子，8086cpu是16位的，那么16位cpu具有哪些性质呢?运算器一次最多可以处理16位的数据寄存器的最大宽度为16位寄存器和运算器之间的通路为16位1.cpu组成控制部件单元(Control unit):主要是负责对指令，并且发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控
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2024-09-15 19:58:16
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导读在当今的人工智能时代，大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键。但是，这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间，因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力，这通常需要使用云计算服务。从云产品性能上来看，GPU云主机是最适合的工具之一，对于业务方或者个人开发者来讲，使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势：•高性能计算：GPU云主机提供了高性能GPU处理器，加速模型的训练和推理
前言书接上文，我们已经可以通过简单的示例来使用bloom的文字生成功能，那文字生成的策略具体有哪些呢？我们该如何控制bloom来生成我们想要的效果呢？本文将从解码策略开始，介绍两种最基础的策略：greedy search（贪婪搜索）和beam search（粒子束搜索）。贪婪搜索贪婪搜索的策略很简单，由于词是一个接一个生成的，在每次生成词的后面都选择计算出的概率最高的那一个词连在一起就可以了，在这
开头的热身问答里面的几个问题实话说对于一个初次接触的小白来说的确回答不上来。但是在阅读完第一章之后有了一些初次的了解。在第一章中我了解到CPU所负责的就是解释和运行最终转换成机器语言的程序内容。机器语言是CPU能够直接处理的语言，也就是二进制语言。CPU和内存是由许多晶体管组成的电子部件，通常称为IC 。CPU的内部由寄存器，控制器，运算器和时钟四部分组成，各个部分之间有电流信号相互连通。CPU是
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2024-06-14 16:17:08
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
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2024-07-01 20:40:41
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目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
在当今的AI计算环境中，利用“ollama cpu运行大模型”是一个值得关注的话题。这项技术在处理大型模型时，能否有效地在CPU上运行成为了研究的重点。以下内容将详细探讨这个问题的背景、数据抓取的方法、报文结构、交互过程、异常检测和逆向案例。
### 协议背景
在我们的背景分析中，首先必须了解不同网络协议的层次关系。以下是OSI模型的四层结构，展示了各个层级之间的关系：
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电脑卡的问题，除了清理法之外，网上建议最多的方法是装固态硬盘，但许多电脑依然保留机械硬盘。所谓固态硬盘，是集成电路存储技术制作硬盘。采用闪存为存储介质的硬盘，写入和读取速度非常快，尤其是随机读写速度超快，轻松0.1毫秒甚至更低，数据不受电源控制，受游戏玩家的追捧。3D游戏建模学习和创作时，电脑速度不是第一要素，特别是3D建模学习期间，低端电脑配置也可以完成3D建模软件的入门学习，如果是专业从事游戏
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2024-09-24 16:36:08
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主要目的是在没有GPU的情况下，上手ppyolo的训练过程，看看paddlepaddle是不是顺手。纯代码实验。PaddleDetection在下文中简称ppdet。 1 基本环境1.1 软件组成和版本Windows>= 7python=3.8paddle.__version__ '2.3.2'ppdet.__version__ '2.4.0'1.2 数据集HelmetDete
文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”？如何理解“好”？有万能的模型么？01如何理解“模型”？“模型”的英文model，究其拉丁词源，是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
背景： 通过官方提供的pip install vllm安装的vllm框架不支持cpu加载模型。因此需要本地编译。系统环境 操作系统：欧拉2203 python版本：3.10编译步骤 一、安装gcc/g++/cmake
摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型（LLM）应用强化学习（RL）进行与人类行为的对齐，进而可以充分理解和回答人的指令，这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径，希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型（LM）是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
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2024-03-24 12:04:46
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一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
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2024-06-29 12:57:00
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文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例：Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
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2024-03-25 08:13:27
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文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题：如何用数学符号或公式表示一段文本？如何计算一段文本在某种语言下出现的概率？语言模型(用概率论的专业术语表示)：为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1，w2，...wm)，其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下， 但是有个问题发现没有？加入一个文本超级长，会怎么样？从第三项开始计算难度就会很大。此时，有人提出了n元模型(n-
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2024-04-03 20:51:43
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文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
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2024-07-29 16:04:08
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文章目录@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
最近，人工智能领域现象级产品ChatGPT在海内外引发热议，掀起一阵全球科技竞速赛。百度将在3月16日围绕其生成式AI产品、大语言模型“文心一言”召开新闻发布会，消息一出就引起了业界人士的广泛关注。这意味着百度有机会成为全球第一个做出类ChatGPT的大语言模型的科技大厂。有外媒评价称，中国的百度已将自己投入到全球商业化竞赛中，这场关于生成式AI这样的下一代人工智能技术将会给互联网带
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2024-01-01 21:14:28
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