# 百度文心 上线时间:2019年3月 官方介绍:https://wenxin.baidu.com/ 发布地点: 参考资料: 2600亿!全球最大中文单体模型鹏城-百度·文心发布 # 华为盘古 上线时间:2021年 4月25日 发布地点:华为开发者大会(Cloud) 官方介绍:https://www.huaweicloud.com/product/modelarts/pangu.html 参考资料: 华为盘古大模型是什么?为什么很多人说其让很多的AI头部玩家崩溃了? 华为云盘古大模型通过中国信通…

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…

MVC模型 一.构建基架. MVC中的基架可以为应用程序提供CURD各种功能生成所需要的样板代码.在添加控制器的时候可以选择相应的模板以及实体对象来生成相应的模板代码. 首先定义一个模型类如下所示: namespace LYG.HelloWorld.Models { public class Album { public virtual int AlbumId { get; set; } public virtual string Title { get; set; } public virtu…

MVC表单和HTML辅助方法 一.表单的使用. 表单中的action与method特性.Action表示表单要提交往那里,因此这里就有一个URL.这个URL可以是相对或绝对地址.表单默认的method属性值是get,如果看到表单没有写method属性那就是表示method是get方式提交.另外一种就是post方式. 当使用HTTP Get请求时,浏览器会提取表单中元素的name特性值及相应的value特性值放到查询字符串中.如:http://localhost?search?id=1 如果不想把…

深度学习Anchor Boxes原理与实战技术 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样,判断这些区域是否包含感兴趣的目标,并调整这些区域的边缘,以便更准确地预测目标的地面真实边界框.不同的模型可能使用不同的区域采样方法.在这里,我们介绍一种这样的方法:它生成多个大小和纵横比不同的边框,同时以每个像素为中心.这些边界框称为锚框.我们将在下面几节中练习基于锚盒的对象检测. 首先,导入本文所需的包或模块.在这里,我们修改了NumPy的打印精度.因为打印张量实际上调用了NumPy的print函数…

个人认为PowerDesigner 最大的特点和优势就是1)提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体:而且2)这些不同的人在建模的过程中可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析]),对于大型的软件开发过程中的团队协作相当有利.Powerdesigner…

个人认为PowerDesigner 最大的特点和优势就是1)提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体:而且2)这些不同的人在建模的过程中可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析]),对于大型的软件开发过程中的团队协作相当有利.Powerdesigner…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

首先强调一下,这篇文章适合有很好的基础的人 梯度下降 这里不系统讲,只介绍相关的点,便于理解后文 先放一个很早以前写的 梯度下降 实现 logistic regression 的代码 def tiduxiajiang(): """梯度下降算法""" alpha=0.000001 # 学习率的确定方法:看权值 w 的数量级,如该脚本中每次迭代w在 10的-5次方左右:线性回归脚本里w在0.07左右 num=800 # 学习率对算法影响很大,先确定学…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…