大规模预训练语言模型第3页

快瞳通用文档解析技术是怎样赋能下游各类大语言模型任务？

在文档、票据结构化识别这个赛道上，大语言模型存在天然的局限性：1.结构化数据生成效率低大模型在处理表格、公式等结构化内容时，需消耗大量计算资源，生成速度慢且成本高昂。

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

复杂功能测试对于高级控制函数，例如线性二次调节器lqr、模型预

蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

LangChain 核心概念简介

2.1ComponentsandChainsComponents（组件）和Chains（链）是LangChain的基础构建块，用于创建复杂的语言模型应用程序。

墨染辉·2025-03-10 11:18

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

OpenAIAPI参考：https://platform.openai.com/docs/api-reference安装OpenAI库或安装其他的开源大语言模型bash复制代码pipinstallopenai

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

图构建（略）neo4j、tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/

gallonyin·2025-03-10 02:15

使用LangChain构建简单的LLM应用

在这篇快速入门教程中，我们将向您展示如何使用LangChain构建一个简单的LLM（大型语言模型）应用程序。

fgayif·2025-03-10 02:12

后端架构师必知必会系列：分布式锁与并发控制

在互联网发展的早期，基于集中式服务器部署模式的网站在高并发访问下性能一般般，不过随着大规模集群的出现，如今很多网站已经将应用部署在分布式集群上，特别是在微服务架构兴起之后。为了提高

AI天才研究院·2025-03-10 01:37

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

Hadoop：分布式计算平台初探

Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。

dccrtbn6261333·2025-03-10 01:32

探秘开源项目 MapReduce：分布式计算的新篇章

这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型，用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力，分析其技术原理，探讨它的应用场景，并揭示它独特的特性。

褚知茉Jade·2025-03-10 01:32

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

《DeepSeek-V3：动态温度调节算法，开启推理新境界！》

这项算法犹如一把神奇的钥匙，巧妙地开启了推理速度与精度动态平衡的大门，为大语言模型的发展开辟了新的道路。温度，在大语言模型的世界里，是一个极为关键的参数，它掌控着模型输出的随机性。

·2025-03-10 00:01

【Hadoop】如何理解MapReduce？

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。

2302_79952574·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别

下面是它们之间的主要区别：1.架构设计Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发，主要用于处理大规模数据流。

种豆走天下·2025-03-10 00:26

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

Imagen原理与代码实例讲解

谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

上传文件到对象存储是选择前端还是后端

nangonghen·2025-03-09 22:34

代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II

Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.

心爱心爱·2025-03-09 22:34

Hadoop：全面深入解析

Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架，其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。

CloudJourney·2025-03-09 21:29

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

MMLU 88.5分的海螺minimax-01能平替DeepSeek？程序员：建议再看看

二、minimax-text-01简介minimax-text-01是一个具有4560亿参数量的大规模语言模型，每个tok

surfirst·2025-03-09 21:56

《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》

大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。

AI周红伟·2025-03-09 21:25

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

Doris存储的逻辑架构和物理架构

以下为详细解析：一、逻辑架构1.表结构分层逻辑表（LogicalTable）用户直接操作的抽象表，支持多种数据模型：明细模型（DuplicateKeyModel）：原始数据存储，无预聚合，适合日志类场景

fzip·2025-03-09 20:21

【简单记录】RAG与LLM的交互流程

一、流程名称该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型（LLM），生成一个增强上下文的文本响应。

努力努力再努力呐·2025-03-09 19:14

Manus：通用型Agent的技术革新与多元应用场景

其核心理念独树一帜，旨在为大语言模型（LLM）赋予“手”的能力，使其借助工具调用与任务执行，将抽象知识转化为切实可行的实际操作，开启人工智能应用的崭新时代。

蚂蚁质量·2025-03-09 16:16

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

1.ChatGPT：AI语言模型的革新者1.1什么是ChatGPT？Chat

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

OpenAI O1在跨语言生成中的应用：从多语言处理到文化适应性

全文目录：开篇语前言目录1.OpenAIO1的多语言生成技术概述O1模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作

喵手·2025-03-09 16:40

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