MLP手写数字识别(3)-使用tf.data.Dataset模块制作模型输入(tensorflow)
tensor_slices((test_images,test_labels))ds_test = ds_test.repeat().batch(64) print(ds_test) 3、搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式
。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 1. 前言 2023年3月15日...
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
人工智能大模型开发之远程服务器编写代码IDE，我选Jetbrains Gateway，弃用VS Code
应用背景： 我们在大模型等抹模型训练的时候，需要Ubuntu服务器，或者Windows WSL子系统，这个时候你可能会考虑VS Code中的remote ssh插件来实现，但是VS Code的界面以及操作我不是很喜欢，但是使用Pycharm，我就觉得倍感亲切，而且最新版的2024.1版本的Jetbrains所有产品均支持免费的本地AI Coding提示功能，而对于远程开发的需求，我还是选择Jetbra...
深度学习模型Deep Learning Model
什么是深度学习？？ 深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...
REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS【大模型的协同推理】
ld TASK4-2、WebShop TASK 五、RELATED WORK六、CONCLUSION总结 前言 文章提出了ReAct方法，将推理（如链式思维提示）和行动（如行动计划生成）集成到大型语言模型（LLMs）中的研究，这在以前的研究中通常是分开探讨的。该方法通过交错生成推理轨迹和特定任务的行动步骤，使模型能够更有效地进行动态推理，并创建、维护及调整行动计划。此外，通过与外部环境（如维基百科）的...
主流大模型测试程序-用于导出算子列表
主流大模型测试程序-用于导出算子列表 一.参考链接二.下载链接三.测试程序四.算子列表 需要多少算子才能覆盖主流大模型呢,于是 基于__torch_dispatch__机制的dump方法 dump出算子及参数列表,考虑到设备内存容量,设置为一层 一.参考链接 基于__torch_dispatch__机制的dump方法python序列化、反序列化函数的参数,用于问题复现 二.下载链接 三.测试程序 i...
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分...
大语言模型在人类层面预测未来的研究与应用
概述 这项研究将探讨语言模型（LM）能否预测未来事件。在这项研究中，将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据，以评估 LM 的预测能力。结果表明，LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美，甚至超过他们。研究表明，使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf ...