为什么说国产大模型的野心,都藏在 MaaS 的生态中
2016 年 4 月,在一场由 IDG 主办的行业峰会上。 IDG 创始董事长熊晓鸽,刚刚盘点完 IDG 深耕中国企业服务多年的成果,台下,GE 中国
【AI大模型】LangChain框架:示例选择器与输出解析器携手,编织NLP高效精准之网
文章目录 前言一、示例选择器1.介绍及应用2.自定义示例选择器案例:AI点评姓名 3.基于长度的示例选择器案例:对输入内容取反 4.基于最大边际相关性(MMR)的示例选择器案例࿱
详解微调语言模型(LLMs)的全面指南:模仿研究者的写作风格
img 微调LLMs的介绍 微调语言模型(LLMs)已成为自然语言处理(NLP)任务中的一项关键技术,使模型能够适应特定领域或
大模型微调报错解决 RunTimeError:CUDA Setup failed despite GPU being available. libcudart.so not found.
问题 今天训大模型的时候,执行 from transformers import AutoModelForCausalLMbase_modelAutoModelForCausalLM.from_pretrai
YOLOv5永不缺席 | YOLO-Pose带来实时性高且易部署的姿态估计模型!!!
点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 作者丨ChaucerG 来源丨集智书童 本文介绍了YOLO-Pose,一种新的无Heatmap联合检测方法,是基于
R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)
笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1、LDA主题数量,多少个才是最优的。 2、作出主题之后ÿ
VRIK+Unity XR Interaction Toolkit 配置 VR 全身模型(上):实现上半身的追踪(附带VRM模型导入Unity方法和手腕扭曲的解决方法)
文章目录 📕第一步:配置 OpenXRXR Interaction Toolkit 的开发环境📕第二步:导入人物模型⭐VRM 模型导入 Unit
【论文】(IJCAI20 知识图谱神经网络)KGNN: Knowledge Graph Neural Network for Drug-Drug Interaction Prediction
KGNN: Knowledge Graph Neural Network for Drug-Drug Interaction Prediction 背景相关研究主流方法【特点】:多数据源的集成+流行的嵌入方法【缺点】:对药物**与靶点和基因
AI大模型的制造业场景,一文读懂
摘 要 AI大模型是通用人工智能发展的重要里程碑。中央会议关于人工智能发展提出三个第一次:第一次提出“通用人工智能”,第一次提出“产业智能化”,第一次提出“把握人工智能等新
训练自己业务的行业垂类大模型-生成式模型:从0到1复现ChatGLM的p-tuning和lora 微调
目录 1、基础环境配置 2、临时更改当前环境 3、安装chatglm的使用环境 1.安装 Python 3.8 2.安装各种包 4、跑通原本的chatglm: 5、p-tuning微调࿱
LLMs之Grok:Grok(一款具有00后特点般幽默、机智和实时的大语言模型)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
LLMs之Grok:Grok(一款具有00后特点般幽默、机智和实时的大语言模型)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 导读:2023年11月5日,Elon Musk重磅发布G
Paper:大模型之《Pre-Trained Models: Past, Present and Future大规模预训练模型的发展历史、最新现状和未来发展三个方向》翻译与解读
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R语言使用leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归、使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最佳模型、并可视化不同组合参数下的模型指标
R语言使用leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归(All Subsets Regression,ASR)、使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最佳模型、并可视化不同组合参数下的模型指标、使用leaps包的plot函
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下载3D元件模型导入Altium Designer并制作PCB元件库
⭐大家好,一个新手菜鸟前来报到!⭐好久没更新文章了,前几天出去了,不在家,昨天有小伙伴疑惑,从某平台导出的P
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TaD+RAG-缓解大模型“幻觉”的组合新疗法
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本笔记本演示了如何使用GPT的视觉能力处理视频。GPT-4不能直接将视频作为输入,但我们可以使用视觉和新的128K上下文窗口一次性描述整个视频的静态帧。我们将演示两个示例: 使用GPT-4获取视
教程:结合大语言模型和知识图谱减少问答系统中的幻觉现象
在本教程中,我们将逐步讲解如何结合**大语言模型(LLMs)和知识图谱(KGs)**来减少问答系统中的幻觉现象。这一创新方法是为了提高问答系统的准确性和可靠性,尤其是在生物医学领域。幻觉在问答系统中指的是模型生成了不基于数据的错误信息,这在
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