# 本地Python接入大模型程序实例
在机器学习和人工智能领域，大模型通常指的是需要较大计算资源和内存才能运行的模型，如深度学习模型、大规模机器学习模型等。本地Python接入大模型程序可以帮助我们在本地环境中使用这些大模型，进行模型训练、预测等操作。
## 如何接入大模型程序？
在Python中，我们可以使用一些库和工具来接入大模型程序，如TensorFlow、PyTorch等。这些库提
与静态合批动态合批一样，GPU实例化的目的是对于多个网格同一个材质不同属性，尽可能减少Draw Call的次数，减少合批数量进而达到提高性能的目的简单的GPU实例化的案例实现首先创建一个基本的c#脚本主要的代码是在Start中，设定游戏一开始计算一个for循环，当 i 小于我们设定的固定数量后，结束循环，在循环体中加入下面的计算固定写法Instantiate &n
来源：轩辕重出武圣人@大模型与小场景恶意行为者或高级持续性威胁（APT）对LLM（语言模型）进行未经授权的访问和泄露。当具有高价值知识产权的LLM模型被泄露、物理盗窃、复制或提取权重和参数以创建功能等效的模型时，就会发生这种情况。LLM模型盗窃的影响可能包括经济和品牌声誉损失、竞争优势受到侵蚀，以及未经授权使用模型或未经授权访问模型中包含的敏感信息。随着语言模型变得越来越强大和普及，LLM模型盗窃
原创
2023-09-29 13:22:54
621阅读
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
要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型，但网络上的大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论，并未用实例来辅助说明。很多时候，看完就只是看完，并没有深刻理解这种分析模型，等到下次要开始分析数据了，又是一脸懵，然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多，老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型，并附上应用实例，希望能让大家真正掌握这个分析模型，并在之后分析数据
# 如何实现“千帆大模型 api调用代码实例 java”
## 整体流程
首先，我们需要了解“千帆大模型”是什么，这是一个XXX平台提供的XXX服务。然后，我们将通过Java代码来实现对该平台API的调用。
下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 获取API访问权限 |
| 2. | 构建API请求参数 |
| 3. |
大模型训练方法：1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有
# 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 |
|------|----
华为终于又透露了大模型的消息。 大模型新产品将于今年7月初发布，据了解，这款大模型产品是一款多模态千亿级大模型产品，其客户主要面向To B/G政企端客户。这也让华为在大模型领域的野心逐渐摆上台面。天眼查搜索发现，华为申请注册了两枚“HUAWEI NETGPT”商标，国际分类为科学仪器、网站服务，当前商标状态为申请中。更有意思的是，华为已成功注册多枚“盘古”“PANGU”商标。华为向媒体表示了，最新
在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
深度学习的模型剪枝主要是将训练好的模型权重矩阵中相对不重要的权值进行剔除。 目前模型剪枝方向主要分为两类，分别为滤波器器剪枝、权重剪枝。其中权重剪枝属于非结构化剪枝，通常在实现较高稀疏性（kernel中有很多值为0的元素）的同时还能
分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿，Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP
Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用
开源案例地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 其他的框架也会集成相关的大模型一、介绍二、大模型技术概述算法数据算力 大模型成为新方向 NLP大模型突破 价值，降本（数据，算力）增效 通用性底座 少数据，少算力，时间短 理解和生成的能力提升 文图生成 原理介绍 大模型技术发展 全局信息和高并发性 预训练模型三剑客 预训练 超大规模模型 小样本性能提升 通用
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中，大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型，它们可以处理大规模的数据集，并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型，大模型
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
大模型时代下做科研的四个思路0. 视频来源：1. 提高效率（更快更小）1.1 PEFT介绍(parameter efficient fine tuning)1.2 作者的方法1.3 AIM效果1.3.1AIM 在 K400 数据集上的表现1.3.2AIM 在 Something-Something 数据集、K700 数据集和 Diving-48 数据集上的表现2.调用已训练好的模型做应用3.做即
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
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
转载
2023-09-01 14:15:38
253阅读
