本章将介绍一下概念：选择OpenCL平台并创建一个上下文。列举设备并创建一个命令队列。创建和构建一个程序对象。创建一个内核对象，并为内核参数创建内存对象。执行内核并读取结果。检查OpenCL中的错误。2.2.1 选择OpenCL平台并创建一个上下文创建OpenCL程序的第一步是选择一个平台。OpenCL使用可安装客户驱动程序(Installable Client Driver, ICD)
1.语言模型(Language Modeling)1.1 传统语言模型 定义：基于n-grams的概率模型，通过条件概率链式法则不断找出概率最高的单词，以生成句子 原理：n-grams &
本文主要介绍如何在 Windows 系统快速部署 Ollama 开源大语言模型运行工具，并安装 Open WebUI 结合 cpolar 内网穿透软件
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
作者：同润，临在团队：阿里云机器学习平台PAI1. 概述GPT模型能较好的处理NLP各个应用领域的任务，比如文本分类，推理，对话，问答，完形填空，阅读理解，摘要，生成等等。百亿/千亿参数量级的GPT大模型作用在这些应用领域虽然效果很好，但是训练成本非常高。以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也至
OPenCL作为开放性的异构计算的标准，支持的平台有CPU、GPU、DSP、FPGA。支持的设备如此不同，那么需要对它们有一个统一的分层、模型划分，才能让各家更好的实现--平台模型、执行模型、内存模型、编程模型。
原创
2018-01-11 21:51:31
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中文大语言模型整理Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如
2020年6月，OpenAI开放了GPT-3 API接口，自从开放商用以来，数以万计的开发者通过其 API 访问了 GPT-3 模型，各类以此为基础的应用五花八门，效率工具、视频游戏、心理健康……开发者的想象力无穷无尽。但中国大陆的开发者面对这些API服务却依然申请困难。01中国开发者的福利：悟道API正式开放，大模型「人人易用」2021年6月，智源发布中国首个万亿模型「悟道2.0」，参
前言 大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者，其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
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
2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,大语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而大语言模型则是
本文遵循CC BY-NC-ND 2.0协议，转载请标明本贴地址。 本文主要分为以下几个板块 Prompt工程-介绍 Prompt工程-基础Prompt搭建 Prompt工程-进阶Prompt搭建 Prompt工程-对抗性Prompt搭建 Prompt工程-其他主题 1. Prompt工程-介绍本指南涵盖了Prompt的基础知识，提供关于如何使用提示来互动和指导大型语言模型（LLM）的
现阶段chatGPT非常火热。带动了第三方开源库：LangChain火热。它是一个在大语言模型基础上实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能的应用程序。什么是LangchainLangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 langchain的目标：最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，它主要拥有 2 个能
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-document ai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain大语言模型的学习，首先来看简单有效的document.aidocument.aihttps://github.co
在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域，其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力，正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中，关注到了大语言模型的最新研究，大致有如下几个板块：参数规模和数据规模的探索缩放法则 （Scaling Laws）Compute-Optimal ：在计算总量不变的情况下，模型训练
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-
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
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
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
