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训练分类器
llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
使用llama-factory完成模型的微调
训练
后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples
码不动了鸭
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2025-03-08 00:19
llama
人工智能
transformer
Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调
Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型
训练
的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!
猫猫姐
·
2025-03-07 23:46
大模型
llama
机器学习基础(4)
训练
深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。
yyc_audio
·
2025-03-07 23:42
深度学习
python
机器学习
神经网络
人工智能
代码随想录算法
训练
营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作,72. 编辑距离
系列文章目录代码随想录算法
训练
营第一天|数组理论基础,704.二分查找,27.移除元素代码随想录算法
训练
营第二天|977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59.螺旋矩阵II代码随想录算法
训练
营第三天
丁希希哇
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2025-03-07 23:11
力扣算法刷题
算法
面试
python
力扣
算法
训练
(leetcode)二刷第三十八天 | 1143. 最长公共子序列、1035. 不相交的线、53. 最大子数组和、392. 判断子序列
刷题记录1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和动态规划优化版392.判断子序列1143.最长公共子序列leetcode题目地址本题和300.最长递增子序列相似(题解)。使用动态规划:dp数组含义:dp[i][j]表示以text1[i-1]结尾的子串A和以text2[j-1]结尾的子串B的最长公共子序列的长度。思路同300.最长递增子序列,每个状态更新基于前面的状态,为了防止
Star Patrick
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2025-03-07 23:41
二刷日记
算法
leetcode
职场和发展
*算法
训练
(leetcode)第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
刷题记录*115.不同的子序列*583.两个字符串的删除操作解法一解法二*72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址dp[i][j]代表:以i-1结尾的s中包含以j-1结尾的t的个数。有以下两种情况:s[i-1]==t[i-1]:考虑s[i-1]不考虑s[i-1]s[i-1]!=t[i-1]题解思路时间复杂度:O(n2)O(n^2)O(n2)空间复杂度:O(n∗m)O(n*m)O
Star Patrick
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2025-03-07 23:41
刷题日记
算法
leetcode
c++
动态规划
*算法
训练
(leetcode)第十七天 | 235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701. 二叉搜索树中的插入操作、450. 删除二叉搜索树中的节点
刷题记录235.二叉搜索树的最近公共祖先递归非递归701.二叉搜索树中的插入操作递归非递归*450.删除二叉搜索树中的节点235.二叉搜索树的最近公共祖先leetcode题目地址二叉搜索树(BST),左小右大。在BST中查找两个节点p、q的最近公共祖先时,使用前序遍历,访问到的第一个在两个节点的区间内[p,q]的节点就是公共祖先节点。当前节点值超出区间时借助BST性质(左小右大)向对应的方向缩小范
Star Patrick
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2025-03-07 23:10
刷题日记
算法
leetcode
c++
算法
训练
(leetcode)第二十三天 | 455. 分发饼干、*376. 摆动序列、53. 最大子数组和
刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心,两个数组排序,从前向后或从后向前均可,二者需保持同序,使用两个指针分别指向两个数组,当胃口满足时两个指针同时后移并计数,若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排,所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度:O(1)O
Star Patrick
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2025-03-07 23:10
刷题日记
算法
leetcode
c++
算法
训练
(leetcode)二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一:转求公共子序列思路二:编辑距离(统计删除次数)72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义:dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程:题目要求在s串中查找t串出现的次数,因此只考虑对s串进行编辑。当
Star Patrick
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2025-03-07 21:28
二刷日记
算法
leetcode
职场和发展
2025年AI编程的进展与突破
2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码
训练
,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改
调皮的芋头
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2025-03-07 20:19
低代码
神经网络
人工智能
AIGC
AI编程
复现:latent diffusion(LDM)stable diffusion
https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置:condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先
训练
的权重
JokerSZ.
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2025-03-07 20:40
Generation
Models
stable
diffusion
人工智能
深度学习
生成模型
阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型
训练
和推理平台的技术架构体系
首席数智官
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2025-03-07 20:39
人工智能
阿里云
云计算
特斯拉FSD不同版本的进化
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型
训练
1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究
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2025-03-07 19:35
AI大模型应用入门实战与进阶
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4
训练
模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天
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2025-03-07 19:27
人工智能理论
python
后端
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
pytorch
一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
深入阐述特征提取、模型
训练
方法,包含传统与深度学习方式,还介绍OpenCV预
训练
模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE
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2025-03-07 18:21
opencv
人工智能
计算机视觉
人脸识别
【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击:中国AI底层技术的“破壁之战”
从GPU计算内核到分布式
训练
框架,用五大开源项目,在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
shelly聊AI
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2025-03-07 18:50
AI核心技术
AI应用工具
开源
人工智能
deepseek
深度学习
蓝桥
训练
系统-基础
训练
-非VIP题
蓝桥
训练
系统-基础
训练
-非VIP题数列排列#includeusingnamespace::std;inta[205];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];sort
给雨
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2025-03-07 17:47
PAT/蓝桥/洛谷刷题存档
算法
数据结构
基础
stl
字符串
第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同
训练
模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。
还不秃顶的计科生
·
2025-03-07 17:44
联邦学习
学习
阿里深夜开源QwQ-32B模型,仅需1/10的成本即可比肩R1满血版
大规模强化学习(RL)有潜力超越传统的预
训练
和后
训练
方法来提升模型性能。近期的研究表明,强化学习可以显著提高模型的推理能力。
伪_装
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2025-03-07 13:45
LLM
python
大模型
LLM
从零理解人工智能:技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战
文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型
训练
与评估四
北辰alk
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2025-03-07 13:40
AI
人工智能
代码随想录算法
训练
营 | 图论 | 孤岛总面积、沉没孤岛
101.孤岛的总面积//思路大概是先计算面积,然后如果有接触路面就返回false。可能稍微多余算了太多无用面积。#includeusingnamespacestd;voidsum(vector>&finded,constvector>&graph,inta,intb,int&result,bool&Ifisland){if(agraph.size()-1||b>graph[0].size()-1)
jcc_newszu
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2025-03-07 13:07
代码随想录学习记录
算法
图论
机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解
两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念:1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习;2、有监督的机器学习就是已知
训练
集数据的类别情况来
训练
分类器
,无监督的机器学习就是不知道
训练
集的类别情况来
训练
分类器
程序员羊羊
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2025-03-07 12:03
机器学习
深度学习
人工智能
php
学习
chatgpt
前端
【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、
训练
数据量和计算资源来提升模型性能。
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、
训练
数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
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2025-03-07 12:27
013
-
AIGC
人工智能
大模型
人工智能
深度学习
机器学习
2021年7月初,深圳TPlink图像算法工程师面试题分享
问题一:Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程,方便了下一层网络的
训练
过程,从而加速了网络的学习。
niuyunpang
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2025-03-07 11:16
算法
链表
机器学习
深度学习
人工智能
大模型最新面试题系列:
训练
篇之模型监控与调试
1.
训练
过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括
训练
损失和验证损失,反映模型在
训练
和验证数据上的拟合程度。
人肉推土机
·
2025-03-07 10:21
大模型最新面试题集锦大全
面试
人工智能
pytorch
AI编程
语言模型
具身智能行业
其核心特征是“知行合一”,强调通过实际交互提升智能水平,而非仅依赖数据
训练
。技术融合:结合人工智能(AI)、机器人技术、多模态大模型
[shenhonglei]
·
2025-03-07 09:13
具身觉醒:智能进化的未来之路
人工智能
机器人
【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型
五、问题六、疑问
训练
模型的最终目标是将其部署到实际应用
栗子风暴
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2025-03-07 09:12
YOLO
pytorch
人工智能
深度学习
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速
训练
5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速
训练
5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
一个处女座的程序猿
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2025-03-07 09:41
NLP/LLMs
成长书屋
大语言模型
unsloth
LLaMA-3
LoRA
Bert模型学习笔记
可以看看李沐的视频:https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分:bert的整体架构如何做预
训练
mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析
文三路张同学
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2025-03-07 09:39
其他
bert
学习
深度学习
存储性能调优:掌握I/O性能调优和缓存策略配置
无论是高并发交易系统、实时分析平台,还是AI
训练
场景,存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层,系统性地解析存储性能调优的核心技术,并提供可落地的优化策略。
Morris只会敲命令
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2025-03-07 09:38
缓存
AdaBoost算法
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱
分类器
(如决策树)来构建强
分类器
Mr终游
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2025-03-07 09:07
机器学习
算法
决策树
Bert学习笔记
一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独
训练
的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预
训练
任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽
缓释多巴胺。
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2025-03-07 09:05
大模型相关知识
语言模型
bert
代码随想录算法
训练
营第七天|Leetcode 344.反转字符串 541. 反转字符串II 卡码网:54.替换数字
344.反转字符串建议:本题是字符串基础题目,就是考察reverse函数的实现,同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数,什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录思路非常简单,两个指针一个指向头一个指向尾巴,对于字符串,我们定义两个指针(也可以说是索引下标),一个从字符串前面,一个从字符串后面,两个指针同时向中间移动,并交换元素。classSolution{publicvoidre
昂子的博客
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2025-03-07 08:59
算法
leetcode
java
数据结构
【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一:分类写法
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 06:33
最新华为OD真题
#
模拟
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状态压缩
算法
java
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c语言
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【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 05:32
最新华为OD真题
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哈希表
java
c++
华为od
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算法
leetcode
【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-VLAN资源池【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路用二元组表示区间删除某一元素后区间的变化将二元组形式转换回原形式代码
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 05:02
#
模拟
最新华为OD真题
java
c++
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算法
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【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 05:02
最新华为OD真题
#
模拟
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数学
java
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算法
python
leetcode
【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 05:02
最新华为OD真题
#
模拟
#
蒙特卡洛
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算法
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【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和/固定滑窗】2024D-查找接口成功率最优时间段【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺
训练
(备注【CSDN】否则不通过)文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路贪心思想将除法转换为乘法固定滑窗前缀和代码解法一
闭着眼睛学算法
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2025-03-07 05:01
最新华为OD真题
#
前缀和
#
滑动窗口
算法
java
c++
华为od
leetcode
python
【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【贪心】2024D-有效子字符串【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上全网独家的欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1336了解算法冲刺
训练
文章目录题目描述与示例题目输入输出描述示例一输入输出示例二输入输出解题思路代码
闭着眼睛学算法
·
2025-03-07 05:01
最新华为OD真题
#
贪心
#
双指针
java
c++
华为od
算法
python
贪心
贪心算法
LLM辅助编程:代码自动生成与优化
通过
训练
大量
AI智能涌现深度研究
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2025-03-07 05:54
计算机软件编程原理与应用实践
DeepSeek
R1
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大数据AI人工智能
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
【Gaussian Model】高斯分布模型
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)
训练
阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点
HP-Succinum
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2025-03-07 00:36
机器学习
机器学习
算法
人工智能
【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
它提供了一套完整的工具链,支持从数据准备到模型
训练
、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析:1.LlamaFactory的核心功能(1)模型微调支持多种微
大数据追光猿
·
2025-03-07 00:32
大模型
transformer
人工智能
语言模型
python
github
docker
机器学习
HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
训练
集-平均绝对误差(MAE):0.54544
训练
集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634
训练
集-均方根误差(RMSE):0.66571
训练
集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差
WSY算法爱好者
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2025-03-06 23:27
支持向量机
回归
算法
开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡(五)
是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可
训练
参数数量。2.2.参数
开源技术探险家
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2025-03-06 23:26
开源模型-实际应用落地
#
开源模型-微调实战密码
自然语言处理
深度学习
语言模型
大模型实战—Llama3-8B 中文微调
Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型
训练
的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!
不二人生
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2025-03-06 23:25
大模型
大模型
llama3
揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
面对动辄千亿参数的LLM大模型
训练
、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。
AWS官方合作商
·
2025-03-06 23:55
人工智能
aws
云计算
gpu算力
【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行
训练
的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。
木亦汐丫
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2025-03-06 23:54
大模型
语言模型
sql
agi
ai
数据库
人工智能
embedding
LLaMA-2 7B 简介
训练
数据:采用了
Ash Butterfield
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2025-03-06 23:51
自然语言处理(NLP)专栏
nlp
人工智能
深度学习_第二轮
损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型
训练
时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。
Humingway
·
2025-03-06 22:16
深度学习
深度学习
人工智能
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