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scratch lenet(7): C语言计算可学习参数数量和连接数量

scratch lenet(7): C语言计算可学习参数数量和连接数量 1. 目的 按照 LeNet-5 对应的原版论文 LeCun-98.pdf 的网络结构,算出符合原文数据的“网络每层可学习参数数量、连接数量”。 网络上很多人的 LeNet-5 实现仅仅是 “copy” 现有的别人的项目, 缺乏“根据论文手动实现”的“复现”精神。严格对齐到论文结果,对于 LeNet-5 这样的经典论文, 是可以做到的。 具体实现使用 C 语言& 继续阅读

【ChatGPT】基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人

ChatGPT-DreamStudio WeChat Robot 🎨基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人🎨 个人微信接入ChatGPT,实现和GPT机器人互动聊天,同时支持基于文本生成图像。支持私聊回复和群聊艾特回复。 GitHub源代码地址 实现功能 GPT机器人模型热度可配置提问增加上下文&指令清空上下文DreamStudio图像生成模型参数可配置可设定图像生成触发指令机器人私聊回复&机器人 继续阅读

快速玩转 Llama2!阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践(一)——低代码 Lora 微调及部署

本文基于阿里云机器学习PAI实现大语言模型Llama2低代码 Lora 微调及部署,适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者 前言 近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请&#xf 继续阅读

ChatGPT3.5训练使用的主要云计算平台、配置和消耗

 "ChatGPT3.5" 不是一个官方的、标准的模型版本。可能它是某个团队或个人开发的模型,如果您能提供更多的上下文和信息,我会很高兴为您提供更准确的答案。 通常来说,GPT-3是目前最为先进的通用自然语言处理模型之一,它训练的过程需要大量的计算资源和时间。因此,一般会选择使用云计算平台来进行训练任务。 作为一个通用的模型, GPT-3 被广泛部署在多个云计算平台上,包括&#x 继续阅读

C语言中自定义函数的定义和使用

C语言中,自定义函数是由程序员自己编写的函数,可以根据需要进行调用。自定义函数可以提高程序的可读性和可维护性,同时也可以减少代码的重复性。 自定义函数的定义包括函数名、参数列表和函数体。函数名是用来标识函数的名称,参数列表是函数的输入参数,函数体是函数的具体实现。 在C语言中,函数的定义通常包括以下几个部分: 返回类型:函数的返回值类型,可以是整型、浮点型、字符型 继续阅读

【Java高级语法】(十二)可变参数:Java中的“可变之美“,做好这些细节,你的程序强大又灵活~

Java高级语法详解之可变参数 🔹 前言1️⃣ 概念2️⃣ 优势和缺点3️⃣ 特征和应用场景3.1 特征3.2 应用场景 4️⃣ 使用和原理5️⃣ 使用技巧5.1 可变参数结合泛型5.2 使用元组或列表进行参数传递5.3 使用默认值5.4 缓存计算结果 6️⃣ 实战:构建动态日志工具🌾 总结 🔹 前言 你是不是曾经为了传递不确定数量的参数而纠结不已?在Java编程领域,我们常常遭遇需 继续阅读

阿里云服务器ECS共享型和计算型有什么区别?

阿里云服务器ECS共享型和计算型有什么区别?简单来说:计算型属于企业级独享型云服务器。而共享型则是多实例共享一台物理服务器资源。下面来详细说说两者的区别。 共享型服务器(共享):阿里云共享型服务器采用非绑定CPU调度模式。每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上,不同实例vCPU会争抢物理CPU资源,并导致高负载时计算性能波动不稳定,有可用性SLA保证,但无性能SLA保证。与企业级实例相比,共享型实例在资源利用上侧重于资源性能的共享,所以无法保证实例 继续阅读

PyTorch之前向传播函数forward

神经网络的典型处理如下所示: 1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计); 2. 数据集输入; 3. 对输入进行处理(由定义的网络层进行处理),主要体现在网络的前向传播; 4. 计算loss ,由Loss层计算; 5. 反向传播求梯度; 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式(SGD)为:    we 继续阅读

大模型时代来临,智能文档处理该走向何方?

自去年ChatGPT发布以来,大语言模型(Large Language Model, LLM)的发展仿佛瞬间驶入了快车道,每天都能听到对相关话题的讨论。 按照现行的标准,能被称为大语言模型至少要满足以下四个条件: 模型:基于自回归语言模型,参数量超过百亿。能力:具有思维链、情景学习等涌现能力,能够执行人类的指令。对话:可以直接和人类 继续阅读

【Pytorch API笔记3】用torch.numel()来统计网络的参数量

如何统计网络的大小,可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数,可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用,求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读

Mac IntelliJ IDEA连接和操作MySQL数据库

想要IntelliJ IDEA后台开发,数据库的连接时必不可少的,这里我们选择开源的,同时也是使用人数比较多的一种数据库MySQL。 第一步:MySQL的下载安装 到MySQL官网下载,找到MySQL Community Edition (GPL),这个是MySQL的开源版本,是免费的,而上面的MySQL Enterprise是收费版本。对于刚开始学习MySQL的来说&#xff0c 继续阅读

人工智能交互革命:探索ChatGPT的无限可能 第3章 ChatGPT-聊天机器人

第3章ChatGPT-聊天机器人 3.1聊天机器人的定义与发展 聊天机器人是一种基于人工智能技术的智能对话系统,旨在模仿人类的对话方式与用户进行交互。聊天机器人可以通过自然语言处理技术和机器学习算法分析用户的输入,理解用户的意图和需求,然后输出自然流畅的语言响应。聊天机器人的发展可以追溯到20世纪60年代,当时的Eliza是一个早期的聊天机器人,能够模拟人类的对话过程。 随着人工智能技术的发展,聊天机器人逐渐成为了人机交互领域的热门应用之一。其中,聊天机器人主要经历了以下几个发展阶段: 继续阅读