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uncle_ll
#GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
引言要理解ChatGPT,了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。然而,人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中,你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
- nlp培训重点-3
heine162
自然语言处理人工智能
1.文本匹配分类:loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 第79期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurityAIGCgpt
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
- 第60期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型:评估
- 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点?
扫地的小何尚
人工智能
Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分,将显著提升AI性能和功能,并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型(例如asBERT和GPT-3)的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发,但因其通用性,现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时,模型大小不断呈指数级增长,现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大,
- BERT详解
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1.背景结构1.1基础知识BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是谷歌提出,作为一个Word2Vec的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度,可以说是前几年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点:使用了双向Transformer作为算法的主要框架,之前的模型是从左向右输入一个文本序列,或者将l
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 第83期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
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- NVIDIA Hopper 架构深入
RZer
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在2022年NVIDIAGTC主题演讲中,NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了基于全新NVIDIAHopperGPU架构的全新NVIDIAH100TensorCoreGPU。文章目录前言一、NVIDIAH100TensorCoreGPU简介二、NVIDIAH100GPU主要功能概述1.新的流式多处理器(SM)具有许多性能和效率改进。主要新功能包括:2.新的transformer引擎结合使用软件和定制
- 使用神经网络拟合6项参数
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使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数,统一用参数解析。defparse_a
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- Elevate Your Lead Generation Game with Maps Scraper AI
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- 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】
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大语言模型开源
本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦,别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言:大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展,特别是Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域的成功,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为近年来
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
XianxinMao
transformer架构深度学习
1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- 第78期 | GPTSecurity周报
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- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
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YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- 第81期 | GPTSecurity周报
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- 第83期 | GPTSecurity周报
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在Unity中,控制物体的运动是创建互动游戏和体验的基本步骤之一。通过编写脚本,我们可以让物体沿着特定的路径或方向移动,进而实现游戏中的动画效果、角色控制和物体交互等功能。在本教程中,我们将学习如何通过控制物体的位置来制作简单的小游戏,特别是使用Transform组件来控制物体的移动。脚本组件与基本概念脚本的结构在Unity中,脚本需要继承自MonoBehaviour,这使得脚本可以作为组件附加到
- 注意力池化层:从概念到实现及应用
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深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中,注意力机制已经成为一个不可或缺的组件,特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制(MultiheadAttention)是Transformer模型的核心,它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而,在多模态模型中,如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层(AttentionPoolingLayer)提供了一种有效的解决方案,通
- LTX-Video 高效视频生成模型,一键处理图片&文字
LTX-Video是由Lightricks在2024年开发的一种视频生成模型,这种模型采用了transformer和Video-VAE技术,能够高效生成高分辨率视频。此外,LTX-Video支持多种视频生成方式,包括从文本到视频和从图像到视频。教程链接:https://go.openbayes.com/K15J2使用云平台:OpenBayeshttp://openbayes.com/console
- 第79期 | GPTSecurity周报
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- unity3d————坐标转换(世界转本地)
无敌最俊朗@
Unity四部曲之基础篇unity游戏引擎学习开发语言c#
this.transform.InverseTransformPoint1.世界坐标系与局部坐标系世界坐标系:Unity3D中的全局参考框架,所有游戏对象的位置、旋转和缩放都是相对于这个框架来定义的。局部坐标系:每个游戏对象都有自己的局部坐标系,这个坐标系是相对于该游戏对象的位置、旋转和缩放来定义的。2.InverseTransformPoint的作用当你有一个在世界坐标系中的点,并且你想知道这个
- 深度定制:Embedding与Reranker模型的微调艺术
从零开始学习人工智能
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微调是深度学习中的一种常见做法,它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型,微调的目的是让模型更适配特定的数据集,从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练,以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现,例如sentence-transformers库,它提供了便捷的API来调整Embeddin
- 开源人工智能模型框架:探索与实践
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人工智能能源
摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架,旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。通过对多个主流开源框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai的详细分析,阐述其特点、应用场景、优势与不足,并结合具体示例说明其使用方法,同时配以相关架构图
- 如何学习Transformer架构
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Transformers学习transformer架构
Transformer架构自提出以来,在自然语言处理领域引发了革命性的变化。作为一种基于注意力机制的模型,Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。本文将探讨Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系,并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers的代码深入学
- pip install transformers教程
养一只Trapped_beast
知识学习piptransformers
直接pipinstalltransformers会报错,报错内容如下:Collectingsafetensors>=0.3.1(fromtransformers)Usingcachedsafetensors-0.5.2.tar.gz(66kB)Installingbuilddependencies...doneGettingrequirementstobuildwheel...donePrepar
- 北大新模型FAN:新型神经网络架构,填补周期性特征建模空白
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神经网络人工智能深度学习
在科学研究和技术发展的浪潮中,周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律,一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期,周期性无处不在,深刻影响着我们的生活和思考方式。然而,传统的神经网络模型,如多层感知器(MLP)和Transformer,在周期性建模方面却存在明显不足。面对这一挑战,北京大学李戈教授的团队提出了一种创新性的网络架构——FourierAnalysisNetworks(FA
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_