神经网络语言模型

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我

山海青风·2025-02-26 07:42

Qwen2.5 技术报告

本报告介绍Qwen2.5，这是一系列全面的大语言模型(LLM)，旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

摘要：在多个领域中，增加大型语言模型（LLM）测试时的计算量已展现出广阔前景，但在代码生成方面，尽管数学领域已对此进行了深入研究，该方向仍探索不足。

东临碣石82·2025-02-26 05:58

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）文章目录1、本地部署LLM（以Ollama为例）2、本地LLM

小哈里·2025-02-26 05:25

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

使用django调用deepseek api，搭建ai网站

2.技术与模型DeepSeek-V3：这是DeepSeek开发的一个大型语言模型，具有超过600B的参数，在多项性能指标上与国际顶尖模

陈王卜·2025-02-26 03:42

大模型是如何蒸馏像Qwen-7B，Llama-3 这种小模型的？

Llama-3：属于Meta（原Facebook），是Meta开源的Llama系列大语言模型的最新版本。

闫哥大数据·2025-02-26 03:12

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。

aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

python 语音转文本中文——DeepSpeech

语言模型：对语音识别结果进

drebander·2025-02-26 00:51

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz

诗雨时·2025-02-25 23:15

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。

好评笔记·2025-02-25 22:10

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。

Shockang·2025-02-25 22:09

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。

SylviaW08·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

为AI聊天工具添加一个知识系统之122 详细设计之63 实体范畴论和神经元元模型：命名法函子

神经元元模型（三层含义）暨三种神经网络构造型既神经元三个功能约束即神经细胞元元模型。”注：第一行是实体的范畴论的三种论法。

一水鉴天·2025-02-25 16:59

第七个问题 - 什么是AIGC？它和LLM是什么关系？

AIGC（人工智能生成内容）和LLM（大语言模型）是当前人工智能领域的两个核心概念，它们既有紧密联系，又有明确区别。以下是详细解析：一、什么是AIGC？

释迦呼呼·2025-02-25 15:52

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）

文章目录ChatboxAI+grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）部署流程1.官网注册账号获取API密钥2.下载ChatboxAI客户端应用3.ChatboxAI

YeatsCode·2025-02-25 14:10

本地部署deepseek

、使用chatbox进行对话1.打开chatboxai.app页面2.使用方式3.设置chatbox4.设置环境变量windows设置：mac设置：一、安装ollama‌Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架

只喜欢赚钱的棉花没有糖·2025-02-25 11:19

浏览器自动化库Browser-Use：让大型语言模型与网站互动的新工具

最近，一个名为Browser-Use的开源网页自动化库引起了广泛关注，它允许大型语言模型（LLM）与网站互动，通过简单的接口实现网页自动化操作。

码农工具百宝箱·2025-02-25 11:18

大语言模型能否完全替代人类？——技术、能力与未来的思考

随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大语言模型（如DeepSeek、GPT系列、Grok等）的出现，人们开始探讨一个引人深思的问题：这些智能系统是否有一天能完全替代人类？

Hello kele·2025-02-25 09:07

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络

段智华·2025-02-25 09:35

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

DARTS（DifferentiableArchitectureSearch）是一种创新的神经网络架构

余伊日Estra·2025-02-25 05:07

Ollama Open WebUI

OpenWebUI支持多种语言模型运行器（如Ollama和OpenAI兼容API），并内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为强大的AI部署解决方案。

alden_ygq·2025-02-25 03:51

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

Lil‘Log《Extrinsic Hallucinations in LLMs》读后总结

博客《ExtrinsicHallucinationsinLLMs》由LilianWeng撰写，详细探讨了大型语言模型（LLMs）中“幻觉”现象的背景、原因、类型、影响及其缓解策略。

心碎小猫p·2025-02-25 02:42

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，神经网络模型变得越来越庞大和复杂

AI天才研究院·2025-02-25 00:00

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

用人类反馈微调大模型，InstructGPT让GPT-3脱胎换骨本文展示了一种通过利用人类反馈进行微调，使大语言模型在广泛任务中契合用户意图的方法。

·2025-02-24 23:50

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。

那雨倾城·2025-02-24 23:21

docker安装Open WebUI详解-遇到的坑OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file

一、OpenWebUI简介OpenWebUI（https://openwebui.com）是一个用户友好的Web界面，专为本地大语言模型（LLMs）设计。

坚定信念，勇往无前·2025-02-24 22:16

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

能力模型迁移：专业教育从「知识掌握度」转向「提示工程能力」

然而，随着以大型语言模型（LLMs）为代表的生成式AI技术的崛起，仅仅掌握知识已经远远不够，提示工程能力逐渐成为更核心、更关键

由数入道·2025-02-24 20:05

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

他们提出了MHA2MLA这种数据高效的微调方法，使基于MHA（多头注意力）的大语言模型（LLMs）能够顺利转换到MLA架构。以Llama2-7B为例

·2025-02-24 19:13

Meta官宣Llama3：迄今为止最强大的开源大模型

此版本具有经过预训练和指令微调的语言模型，具有8B(80亿)和70B(700亿)参数，可以支持广泛的用例。Llama3在各种行业基准上展示了最先进的性能，并提供了新功能，包括改进的推理能力。

·2025-02-24 19:09

DeepSeek本地部署 | 小白一站式步骤

一、借助Ollama部署(Ollama是一个开源的、易于使用的本地大语言模型运行工具，在本地部署大模型过程中发挥着关键作用)1.安装OllamaWindows系统：打开浏览器，访问Ollama官网（https

AI学无止境·2025-02-24 18:52

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