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語言模型技術(shù)

開源大模型FLM-101B：訓(xùn)練成本最低的超100B參數(shù)大模型

近期，一支來自中國的研究團(tuán)隊(duì)正是針對這些問題提出了解決方案，他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓(xùn)練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓(xùn)練成本，而...

2023-09-12 標(biāo)簽：開源語言模型大模型 2.6k 0

從ChatGPT看知識管理及知識圖譜的發(fā)展

知識管理涉及到用于在組織中捕獲、存儲和共享知識的流程和技術(shù)。在聊天機(jī)器人設(shè)計(jì)的背景下，知識管理可以幫助確保聊天機(jī)器人能夠訪問廣泛的相關(guān)信息，并可以為用戶...

2023-03-03 標(biāo)簽：語言模型知識管理聊天機(jī)器人 2.6k 0

基于LLM的表格數(shù)據(jù)的大模型推理綜述

面向表格數(shù)據(jù)的推理任務(wù)，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，特別是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域的研究中扮演著重要角色[1...

2024-01-08 標(biāo)簽：SQL 語言模型大模型 2.6k 0

幾種常用的NLP數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

因?yàn)橹苯訉υ俏谋具M(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，很難保證維持原始的文本語義，因此可以通過在語義空間上進(jìn)行隱式數(shù)據(jù)增強(qiáng)，簡單列出幾種方法：

2022-09-15 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)語言模型 nlp 2.6k 0

中科大&字節(jié)提出UniDoc：統(tǒng)一的面向文字場景的多模態(tài)大模型

如上圖所示，UniDoc基于預(yù)訓(xùn)練的視覺大模型及大語言模型，將文字的檢測、識別、spotting(圖中未畫出)、多模態(tài)理解等四個(gè)任務(wù)，通過多模態(tài)指令微調(diào)...

2023-08-31 標(biāo)簽：語言模型數(shù)據(jù)集大模型 2.6k 0

基于Transformer的大型語言模型（LLM）的內(nèi)部機(jī)制

本文旨在更好地理解基于 Transformer 的大型語言模型（LLM）的內(nèi)部機(jī)制，以提高它們的可靠性和可解釋性。隨著大型語言模型（LLM）在使用和部...

2023-06-25 標(biāo)簽：存儲語言模型 Transformer 2.5k 0

ChatGPT到底有多會修bug？

雖然ChatGPT并非是為了專門修改bug而生，但自打它問世以來，不少網(wǎng)友們都發(fā)現(xiàn)它是具備這項(xiàng)能力的。因此研究人員為了摸清ChatGPT到底能修改bug...

2023-02-06 標(biāo)簽：AI 代碼語言模型 2.5k 0

基于訓(xùn)練階段使用知識庫+KNN檢索相關(guān)信息輔助學(xué)習(xí)方法

上面收的引入知識庫+KNN的方法，緩解了模型參數(shù)需要強(qiáng)記憶訓(xùn)練樣本的問題。此外，文中還通過KNN檢索結(jié)果來指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)過程。

2022-10-09 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)KNN 語言模型 2.5k 0

In-context learning如何工作？斯坦福學(xué)者用貝葉斯方法解開其奧秘

In-context learning允許用戶為新用例快速構(gòu)建模型，而無需為每個(gè)任務(wù)微調(diào)和存儲新參數(shù)。它通常只需要很少的訓(xùn)練示例就可以使模型正常工作，而...

2023-04-11 標(biāo)簽：貝葉斯語言模型自然語言 2.5k 0

500篇論文！最全代碼大模型綜述

經(jīng)典 Transformer 使用不可學(xué)習(xí)的余弦編碼，加在模型底層的詞向量輸入上。GPT、BERT將其改為可學(xué)習(xí)的絕對位置編碼，并沿用到了RoBERTa...

2023-11-17 標(biāo)簽：編碼語言模型大模型 2.5k 0

Kaggle知識點(diǎn)：使用大模型進(jìn)行特征篩選

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的核心是是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的篩選和分析。傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)篩選依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，如包裹式、過濾式和嵌入式篩選。隨著大模型的發(fā)展，本文將探討...

2024-12-03 標(biāo)簽：語言模型海量數(shù)據(jù)大模型 2.4k 0

大型語言模型在關(guān)鍵任務(wù)和實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

大型語言模型的出現(xiàn)極大地推動了自然語言處理領(lǐng)域的進(jìn)步，但同時(shí)也存在一些局限性，比如模型可能會產(chǎn)生看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤或虛假的內(nèi)容，這一現(xiàn)象被稱為幻覺（...

2023-08-15 標(biāo)簽：解碼器數(shù)據(jù)語言模型 2.4k 0

ELMER: 高效強(qiáng)大的非自回歸預(yù)訓(xùn)練文本生成模型

每個(gè)單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關(guān)系，依次生成的結(jié)構(gòu)也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預(yù)訓(xùn)練生成模型均...

2023-03-13 標(biāo)簽：模型語言模型聊天機(jī)器人 2.4k 0

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN...

2024-07-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)語言模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3k 0

Macaw-LLM：具有圖像、音頻、視頻和文本集成的多模態(tài)語言建模

盡管指令調(diào)整的大型語言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力，但它們在文本以外的其他數(shù)據(jù)模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項(xiàng)工作中，...

2023-06-19 標(biāo)簽：模塊語言建模語言模型 2.3k 0

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型有哪些

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型（Neural Language Models, NLMs）是現(xiàn)代自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分，它們通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來...

2024-07-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型深度學(xué)習(xí) 2.3k 0

一文理解多模態(tài)大語言模型——上

作者：Sebastian Raschka 博士，翻譯：張晶，Linux Fundation APAC Open Source Evangelist 編...

2024-12-02 標(biāo)簽：語言模型 2.3k 0

利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)（下）

對于語言模型（LLM）幻覺，知識圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫。知識圖譜提供更準(zhǔn)確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息，減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。

2024-02-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)庫語言模型知識圖譜 2.3k 0

LLM模型的應(yīng)用領(lǐng)域

在本文中，我們將深入探討LLM（Large Language Model，大型語言模型）的應(yīng)用領(lǐng)域。LLM是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它能夠理解和...

2024-07-09 標(biāo)簽：模型語言模型深度學(xué)習(xí) 2.3k 0

高性能計(jì)算與多模態(tài)處理的探索之旅：英偉達(dá)GH200性能優(yōu)化與GPT-4V的算力加速未來

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，多模態(tài)大模型成為越來越重要的發(fā)展趨勢。GPT-4V（GPT-4 近日開放的視覺模態(tài)）大型多模型（LMMs）擴(kuò)展大型語言模型（...

2023-10-19 標(biāo)簽：人工智能語言模型英偉達(dá) 2.2k 0

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器，顧名思義，是用來檢測角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過1/16圈，角度傳感器就會計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動開關(guān)”。故在電路中起著自動調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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