GP技术的展望——C--
莫华枫
C++的复杂是公认的，尽管我认为在人类的聪明智慧之下，这点复杂压根儿算不上什么。不过我得承认，对于一般的应用而言，C++对程序员产生的压力还是不 小的。毕竟现在有更多更合适的选择。仅仅承认复杂，这没有什么意义。我不时地产生一个念头：有什么办法既保留C++的优点，而消除它的缺点和复杂。我知道 D语言在做这样的事情。但是，D更多地是在就事论事地消除C++
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2024-10-19 20:43:07
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llama、glm和gpt之间的区别主要体现在它们的架构、用途以及适用的场景上。llama是一种开源语言模型，适合在多种自然语言处理任务中使用；glm是一种更专注于生成模型的架构，旨在改善生成文本的质量和语境一致性；而gpt则是一种被广泛应用的transformer架构，具有强大的生成和理解能力。接下来，我们将详细探讨在用这三者进行开发时的各个环节。
## 环境配置
在开始我们的项目之前，需要
大硬盘和WIN8系统，让我们从传统的BIOS+MBR模式升级到UEFI+GPT模式，现在购买的主流电脑，都是预装WIN8系统，为了更好的支持2TB硬盘，更快速的启动win8，预装系统都采取了GPT分区的格式，并且主板bios支持UEFI启动。 如果您对这些专用名词比较陌生的话，笔者简单解释一下： MBR和GPT是两种不同分区形式，好比你买回来一块新硬盘，要划分成不同的区域，系统、工具、音乐等等，
GPT2论文 Language models are unsupervised multitask learners GPT2模型结构 transformers库中的GPT2模型源码几部分分别为 GPT2LMHeadModel类、GPT2Model类、Block类、MLP类与Attention类 其中，一个Transformer的Block类中包含了Attention类与MLP类，而在GPT2Mo
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2024-10-24 16:07:47
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在当今信息技术快速发展的时代，GPT、LLaMA和LLaMA3结构在自然语言处理和机器学习领域的应用正日益受到关注。本文将系统地分析如何优化和迁移至GPT-LLaMA-LLaMA3结构，并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展等多个维度。
## 版本对比与兼容性分析
首先，让我们从版本对比入手，了解GPT、LLaMA及其版本的演进。每个版本都引入了新的特性与改进，特别
从这个意义上讲，我们可以说GPT-2本质上是键盘应用程序的下一个单词预测功能，但是它比您的手机具有更大，更复杂的功能。 GPT-2在称为WebText的庞大40GB数据集上进行了训练，作为研究工作的一部分，OpenAI研究人员从互联网上进行了爬网。 为了比较存储空间，我使用的键盘应用程序SwiftKey占用了78MB的空间。 经过训练的GPT-2的最小变体，占用500MB的存储空间来存储其所有参数
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2024-01-30 20:48:59
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LLAMA GPT3是一种新兴的自然语言处理技术，广泛应用于文本生成和语义理解，尤其在对话系统、内容创作和知识引擎领域展现出色的能力。随着版本的不断迭代，使用者在迁移时可能会遇到兼容性问题、性能瓶颈等。因此，本文将详细阐述解决“LLAMA GPT3”类型问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展。
## 版本对比
在对比LLAMA GPT3的不同版本时，我们关注
GPT和BERT是当前自然语言处理领域最受欢迎的两种模型。它们都使用了预训练的语言模型技术，但在一些方面有所不同。它们都是基于Transformer模型，不过应用模式不同：Bert基于编码器，Bert 模型的输出是每个单词位置的隐层状态，这些状态可以被用作特征表示，以便于在其他任务中进行 fine-tuning。由于 Bert 模型采用了双向编码，它可以更好地捕捉句子中的上下文信息，因此在许多自然
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2024-05-14 07:57:38
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【笔记】GPT 文章目录【笔记】GPT介绍原理预训练过程fine-tuning GPT和ELMO非常相似，把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易迁移学习；不过也有弊端，这种将结构带入下游任务中的模式，不一定对每个任务都适用，GPT主要还是针对分类任务和标注性任务，对于生成任务，比如机器翻译，则它的结构也没办法进行很好的迁移； 介绍GPT在2018年由OpenAI提出，通过在大量的语
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2023-12-27 09:26:53
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chatglm和llama是当前两个广受关注的深度学习语言模型。在选择使用它们时，我们通常需要考虑到不同的场景和应用需求。接下来，我将详细说明它们之间的主要区别，通过环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展六个方面为大家逐步解析。
在环境准备阶段，确保所需技术栈的兼容性至关重要。以下是不同版本模型之间的兼容性矩阵：
| 组件 | chatglm支持版本 | l
磁盘分区是操作系统管理磁盘数据的一项非常重要的功能。在分区时，用户需要选择一种分区表格式来组织磁盘上的分区，这也就是GPT和MBR两种分区表格式的由来。在本文中，将详细探讨GPT和MBR分区表格式的区别和如何选择它们。MBR和GPT分区表格式的概述
MBR分区表，也叫主引导记录，是一种传统的磁盘分区格式，可以被BIOS/MBR引导，支持最多4个主分区或3个主分区和1个扩展分区。在MBR分区表中，主
原创
2023-07-24 15:13:16
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在当前的人工智能领域，"GLM架构"与"GPT架构"这两种模型架构备受关注。随着技术的快速发展，理解它们之间的差异显得尤为重要。本文将详细探讨GLM架构与GPT架构的区别，包括技术原理、架构解析、源码分析等，旨在帮助大家深化对这两者的理解。
> “GLM和GPT都是前沿的自然语言处理模型，但其架构设计和应用场景却存在不同。”
### 技术原理
先来简单介绍GLM和GPT的基本原理。GLM（G
本文详细解读了OpenAI公司在2018年6月发布的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，它其中介绍的算法也就是后来人们说的GPT。 目录引言GPT方法无监督预训练有监督微调子任务的描述实验参考文献 引言在Transformer方法推出的1年后，OpenAI公司发布了GPT系列的第一篇论文，采用生成-判别模型
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2024-08-28 17:06:09
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大纲一、环境准备二、拓扑准备三、前提条件四、安装相关软件五、配置 heartbeat（crm 资源管理器）六、crm资源管理器七、crm图形界面配置详解 八、高可用集群架构回顾九、crm配置资源十、crm资源约束十一、crm资源配置总结一、环境准备1.操作系统CentOS 5.5 X86_64 最小化安装说明：一般Heartbeat v2.x 都安装在CentOS 5.x系列中，而CentOS 6
工具与资源中心帮助开发者更加高效的工作，提供围绕开发者全生命周期的工具与资源 一、概述内存管理在任何的编程语言里都是重头戏，Golang 也不例外。Go 借鉴了 Google 的 TCMalloc，它是高性能的用于 c++ 的内存分配器。其核心思想是内存池 + 多级对象管理 ，能加快分配速度，降低资源竞争。二、基础结构在 Go 里用于内存管理的对象结构主要是下面几个
《大模型应用开发 鲍亮,李倩 清华大学出版社》【摘要 书评 试读】- 京东图书介绍3种Decoder-Only架构的模型，包括GPT、LLaMA与PaLM。2.2.1 GPT系列语言模型OpenAI在2018年提出了首个GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，这一开创性的工作标志着大规模预训练语言模型时代的开启。GPT-1[11]的核心思想在于，借助大量通用文本语料，通过无监督的语言建模任务，使模型学习语言的统计规律和潜在结构特征。预训练阶段完成后，再通过在特定
MBR和GPT区别
原创
2016-09-29 12:14:13
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本章学习内容 --------介绍MBR、GPT --------不同的启动流程 --------分区结构 --------分区差异
原创
2016-08-27 15:21:27
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直播已深入每家每户，以淘宝的直播为例，在粉丝与主播的连麦互动中如何实现无感合屏或切屏？阿里云GRTN核心网技术负责人肖凯，在LVS2022上海站为我们分享了GRTN核心网的运作机制、运用方面以及QOE的网络模型在业务板块的实践优化。阿里云全球实时传输网络GRTNGRTN是阿里云全球化的实时通信网，构建在中心云原生和边缘云原生的基础设施之上，并将技术有机融合，借鉴 SDN 的设计理念，进行 CD 分
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2023-11-13 21:24:34
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python发展史（了解）
python环境搭建
python开发工具pycharmPython的作者，Guido von Rossum（吉多·范·罗苏姆，中国Python程序员都叫他 龟叔），荷兰人。1982年，龟叔从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。然而，尽管他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣。用他的话说，虽然拥有数学和计算机双料资质，他总趋向于做计算机相关的工作，并热
