预剪枝第4页

零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！

GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo

大模型微调实战·2025-03-05 12:27

DeepSeek 各版本的区别

dushky·2025-03-05 12:25

Python 使用Pygame库实现扩展复杂井字棋游戏：实现 AI 算法优化，包括 MiniMax 算法和 Alpha-Beta 剪枝算法、检查胜利条件、绘制界面

1.介绍在本项目中，我们将使用Python编程语言和Pygame库来实现一个扩展的井字棋游戏。井字棋是一款简单而经典的棋类游戏，通过在3x3的棋盘上进行落子，玩家和电脑轮流进行，先在一条直线上成功连成三个自己的棋子的玩家获胜。在这个项目中，我们将实现基本的游戏逻辑、玩家操作、界面展示以及一些扩展功能，如AI算法优化、游戏界面美化、多种游戏模式等。2.环境设置确保你的电脑上已经安装了Python和P

程序熊.·2025-03-05 08:26

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练，而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入

卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。

XianxinMao·2025-03-04 23:41

Linux stdin、stdout和stderr详解

一、标准流介绍在计算机编程中，标准流是计算机程序开始执行时与其环境之间预连接的输入和输出通信通道。

·2025-03-04 22:21

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。

衣衣困·2025-03-04 22:36

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

AI Agent，大模型重要落地方向

在计算机、人工智能专业技术领域，一般将agent译为“智能体”，即是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。

IT猫仔·2025-03-04 19:15

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot：空手道大师的思维（无需任何示例）核心原理：利用模型预训练知识直接推

曦紫沐·2025-03-03 22:05

一文3000字从0到1带你接口测试基础知识【建议收藏】

它关注的是系统内外部组件之间的数据流和消息传递，以及接口对外提供的数据格式和接口规范是否符合预

程序员小濠·2025-03-03 15:40

GPT-4.5

OpenAI团队表示，GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型，在预训练和后训练方面实现了重大突破。

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

XLNet：超越BERT的新星

1.2预

AI天才研究院·2025-03-03 07:03

【C++知识点详解】深入理解C++线程池：原理、实现与应用指南

其核心思想是"空间换时间"：传统线程模式：任务到达→创建线程→执行任务→销毁线程线程池模式：预创建线程→任务入队→线程取任务→重复使用2.为什么需要线程池？

JuicyActiveGilbert·2025-03-03 01:18

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。

昵称不能为null·2025-03-03 00:06

java:Apache Commons Configuration2占位符解析异常的正确解法:${prefix:name:-default}

当时的解决方案是通过预创建空配置文件来规避异常1：//旧方案：手动创建空

10km·2025-03-02 20:02

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件

归-途·2025-03-02 16:41

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

如何用AI写程序

一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型

Honmaple·2025-03-02 11:46

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢？让我们一探究竟！

东方佑·2025-03-02 08:53

Spark核心算子对比：`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南

特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用（mapSideCombine=true）❌禁用（map

数据大包哥·2025-03-02 07:13

自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用

但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等）在生成文本方面拥有强大的表现。

山海青风·2025-03-02 05:29

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

预判风险：计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris

数据：库表较多，每个企业用户一个分库，每个企业下的表均不同，无法做到聚合,且表可以被用户随意改动，增删改列等，增加表分析：用户自定义分析，通过拖拽定义图卡，要求实时，点击确认即出现相应结果，其中有无法预判的过滤问题

一天两晒网·2025-03-01 18:42

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

webpack基础配置

文章目录一、默认入口和默认出口二、资源配置三、输出文件3.1多文件入口3.2HtmlWebpackPlugin插件四、环境4.1环境变量4.2热更新五、代码分离5.1公共模块5.2懒加载5.3预获取/预加载模块六

吃杠碰小鸡·2025-03-01 15:51

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

day23 第七章回溯算法part02

剪枝从元素个数和元素和入手，元素和用排序+剪枝，都是在for的结束上做文章39.组合总和如果是一个集合来求组合的话，就需要start

mvufi·2025-03-01 08:31

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

ES6的let和const，一篇文章就够了

注意let声明变量不会进行变量提升无法在声明之前使用let声明的变量let声明的变量不容许重复声明预解析阶段会对let声明的变量锁定所有其他在同一个域下的声明都会报错let会开启块级作用域基础特性if(

小常--·2025-03-01 07:52

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层

心心喵·2025-03-01 04:25

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像

liron71·2025-03-01 02:14

智慧景区系统开发及功能架构

游客们满心期待着借助手机这一便捷工具，随时随地都能聆听景点的详细讲解，精准定位自己的位置并获取导航指引，从而彻底杜绝在景区中迷失方向或者与精彩景点失之交臂的情况；他们还盼望着能够事先精心规划好整个行程安排，预

wv15889726201·2025-02-28 12:38

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。

AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

图论题解索引

前言作图论的题的时候，无论何时，DFS，BFS加剪枝，都是你可靠的方法，如果第一眼没有具体思路，完全可以先按照刚才的两个方法思考下去，可能想着想着，这道题真实的样子(即真正合适的算法)，你就发现了。

JLU_LYM·2025-02-28 09:14

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

关于回溯算法中的剪枝是否需要for循环的总结归纳

在回溯算法中，剪枝的目的是减少不必要的递归调用，从而提高算法的效率。剪枝的方式可以有很多种，有些剪枝确实不需要在for循环中实现，而是通过其他方式（如条件判断）来实现。

Exhausted、·2025-02-28 01:38

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