大语言模型与词向量表示
大语言模型(Large Language Models, LLMs)与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点,说明了它们之间的联系: 1. 高质量词向量的生成 大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示,主要得益于以下几个方面: 大规模数据预训练: 这些模型...
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...
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...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
o_categorical(train_y),to_categorical(test_y) # onehotprint(X_train[:5])print(y_train[:5]) 2.搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型,使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...