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GPT分區(qū):全稱(chēng)為Globally Unique Identifier Partition Table,也叫做GUID分區(qū)表,它是UEFI 規(guī)范的一部分。
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GPT系列的“高仿” 最大可達(dá)GPT-3大小 自主訓(xùn)練
雖然GPT-3沒(méi)有開(kāi)源,卻已經(jīng)有人在復(fù)刻GPT系列的模型了。 例如,慕尼黑工業(yè)大學(xué)的Connor Leahy,此前用200個(gè)小時(shí)、6000RMB,復(fù)現(xiàn)了...
AD轉(zhuǎn)換時(shí)間的理論推算與測(cè)量簡(jiǎn)析
AD轉(zhuǎn)換時(shí)間指的是完成一次AD轉(zhuǎn)換所需的時(shí)間,即從啟動(dòng)信號(hào)開(kāi)始到轉(zhuǎn)換結(jié)束并得到穩(wěn)定的數(shù)字輸出量所需要的時(shí)間。
2023-12-08 標(biāo)簽:觸發(fā)器AD轉(zhuǎn)換GPT 3010 0
最近幾個(gè)月,隨著ChatGPT的現(xiàn)象級(jí)表現(xiàn),大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。而模型推理是抽象的算法模型觸達(dá)具體的實(shí)際業(yè)務(wù)的最后一公里。
AI輕量級(jí)模型的工程化實(shí)現(xiàn)方案解析
簡(jiǎn)潔,并不簡(jiǎn)單。比如,AI 業(yè)內(nèi),大家傳統(tǒng)認(rèn)為模型精度會(huì)隨數(shù)據(jù)集增大,也一起提高。而當(dāng)數(shù)據(jù)集有限時(shí),如何持續(xù)優(yōu)化模型,使其具備不亞于巨型模型的精度?再比...
開(kāi)放加速規(guī)范AI服務(wù)器的設(shè)計(jì)方法
當(dāng)前語(yǔ)言大模型的參數(shù)量已達(dá)千億以上,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模也達(dá)到了TB級(jí)別。業(yè)界典型的自然語(yǔ)言大模型有GPT、LLAMA、PaLM、文心、悟道、源等。如果用“...
2023-09-01 標(biāo)簽:服務(wù)器AI計(jì)算系統(tǒng) 2815 0
GPT 是 Decooding 模型的一種變體,沒(méi)有 Encoder 模塊,沒(méi)有交叉多頭注意力模塊,使用 GeLU 作為激活函數(shù)。
0代碼基礎(chǔ)也能做AI產(chǎn)品?GPTs使用指南分享
近期,小編發(fā)現(xiàn)不少小伙伴都躍躍欲試想要?jiǎng)?chuàng)建自己的GPTs,今天為大家?guī)?lái)保姆級(jí)GPTs入門(mén)教程。
通過(guò)人工標(biāo)注等方式,使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式對(duì)GPT3模型(對(duì)這個(gè)是chatGPT模型的base)進(jìn)行初步訓(xùn)練(有監(jiān)督微調(diào),SFT),從而得到一個(gè)初步能夠理解...
Transformer結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用詳解
本文首先詳細(xì)介紹Transformer的基本結(jié)構(gòu),然后再通過(guò)GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名應(yīng)用工作的介紹...
2023-06-08 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru 2621 0
如何通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的方法來(lái)解鎖大型語(yǔ)言模型的推理能力?
近來(lái)NLP領(lǐng)域由于語(yǔ)言模型的發(fā)展取得了顛覆性的進(jìn)展,擴(kuò)大語(yǔ)言模型的規(guī)模帶來(lái)了一系列的性能提升,然而單單是擴(kuò)大模型規(guī)模對(duì)于一些具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)來(lái)說(shuō)是不夠的
2023-05-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)MDAGPT 2521 0
LLMEngine下一層級(jí)的模塊內(nèi)如何實(shí)現(xiàn)各自功能接口
最近業(yè)余時(shí)間在看新番vLLM,在讀源碼過(guò)程中,對(duì)其顯存管理原理有了清晰的認(rèn)識(shí)。vLLM系統(tǒng)主要是基于python+cuda實(shí)現(xiàn)的,很多其他python項(xiàng)...
為什么Agent落地這么難?AI最大賽道Agent機(jī)遇全解析
“如果一篇論文提出了某種不同的訓(xùn)練方法,OpenAI內(nèi)部會(huì)嗤之以鼻,認(rèn)為都是我們玩剩下的。但是當(dāng)新的AI Agent論文出來(lái)時(shí),我們會(huì)十分認(rèn)真且興奮地討...
基于Transformer架構(gòu)的InstructGPT介紹
Prompt Learning是自然語(yǔ)言處理中的一種技術(shù),它通過(guò)設(shè)計(jì)一些提示語(yǔ)(prompt)來(lái)指導(dǎo)模型在執(zhí)行任務(wù)時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。
2023-03-08 標(biāo)簽:ProGPT自然語(yǔ)言處理 2363 0
將去除噪音后的結(jié)果數(shù)據(jù),利用視頻解碼器進(jìn)行解碼,將低維潛在空間數(shù)據(jù)還原成原始視頻數(shù)據(jù),這里可以實(shí)現(xiàn)不同分辨率的視頻解碼。
導(dǎo)讀 本篇是作者從開(kāi)發(fā)人員的視角,圍繞著大模型正向推理過(guò)程,對(duì)大模型的原理的系統(tǒng)性總結(jié),希望對(duì)初學(xué)者有所幫助。 引言 什么是人工智能? 清華大學(xué)出版社出...
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的?GPT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
作為一名程序員,我們習(xí)慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理,本文則旨在幫助大家了解 AI 模型的底層機(jī)制,讓大家在學(xué)習(xí)或應(yīng)用各種大模型時(shí)更加得心應(yīng)手,...
2023-12-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGB人工智能 2203 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開(kāi)源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個(gè)關(guān)鍵。 本文會(huì)涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2123 0
基于VQVAE的長(zhǎng)文本生成 利用離散code來(lái)建模文本篇章結(jié)構(gòu)的方法
寫(xiě)在前面 近年來(lái),多個(gè)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 GPT、BART、T5 等被提出,這些預(yù)訓(xùn)練模型在自動(dòng)文摘等多個(gè)文本生成任務(wù)上顯著優(yōu)于非預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。但對(duì)...
兩種端到端的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)算法架構(gòu)
基于學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。采用了一些基于學(xué)習(xí)的駕駛方法,例如可供性和強(qiáng)化學(xué)習(xí),取得了不錯(cuò)的性能,模仿方法也被用來(lái)回歸人類(lèi)演示的控制命令。
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