【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
CF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文深入讲解了大模型巨作：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3...
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...
如何在现场电脑是部署onnx模型
vcprt.lib” 解答：类似这种系统的安装包出错了，直接重新建一个解决方案，将代码拷贝到新解决方案中。系统会自己纠正内部环境问题。 2、报错0x00007FF8A368CF19 处(位于 onnx模型落地归纳.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: Ort::Exception，位于内存位置 0x000000000014FBF0 处。 解答：这个错误是模型出了问题。检查...
亚马逊云科技Amazon Bedrock大模型托管服务详细分析
说到2023年亚马逊云科技Re:invent 全球云计算大会最大更新，当属亚马逊云科技模型的大语言模型托管服务——Amazon Bedrock. Bedrock于两个月前正式发布，在本次大会后正式对用户可用。我们这次就来了解下该服务有什么亮点，和详细使用教程。由于小李哥Claude2.1模型申请还没批准，我们下期评测模型性能1️⃣Bedrock的亮点是什么？ ▶️ 有大量的基础模型(FM)供用户选择，...
模型 FAST（AIPL总量、AIPL渗透率、会员总量、会员活跃度）
系列文章 分享 模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。量化品牌消费者资产的规模与质量。 1 FAST模型的应用 1.1 某知名护肤品牌如何运用FAST模型在电商平台上提升其品牌运营效率和消费者资产？ 某知名护肤品牌如何运用FAST模型在电商平台上提升其品牌运营效率和消费者资产。具体如下： AIPL总量（Fertility）：该护肤品牌通过整合线上线下数据，分析出其AIPL各阶段的消费者总量，识别出潜在...
免费调用阿里云通义千问（qwen-1.8b-chat)大模型API
目录 前言通义千问开通注意 APi接口最后 前言 免费的GPT接口国内的使用一段实践就会失效，阿里云的限时免费，可对接！目前本账号小助手也是对接了该模型 通义千问 通义千问，是基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。采用更先进的算法和更优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。 支持更多定制化需求。除了基本的文本生成和问答能力，还支持更多的定制化需求，可以针对不同场...
锂电池恒流恒压CCCV充电模型MATLAB仿真
变换器，在电路设计中需要根据直流电压源的电压和电池电压的关系进行选择。若电池完全充电电压为大于直流电压源的电压，则需要选择Boost DC/DC变换器。反之则需要选择Buck DC/DC变换器。而在该模型中，CV阶段的充电电压设置的为48V，大于直流电压源（后文简称为电源）的电压20V，所以选择Boost DC/DC变换器。 电路结构如上图所示，可以看到，电路结构本身并不复杂，在该电路中，电池可以看作...
如何使用Transformer-TTS语音合成模型
1、技术原理及架构图 Transformer-TTS主要通过将Transformer模型与Tacotron2系统结合来实现文本到语音的转换。在这种结构中，原始的Transformer模型在输入阶段和输出阶段进行了适当的修改，以更好地处理语音数据。具体来说，Transformer-TTS利用自注意力机制来处理序列数据，这使得模型能够并行处理输入序列，从而提高训练效率。此外，Transfo...
深度学习模型Deep Learning Model
什么是深度学习？？ 深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...
REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS【大模型的协同推理】
ld TASK4-2、WebShop TASK 五、RELATED WORK六、CONCLUSION总结 前言 文章提出了ReAct方法，将推理（如链式思维提示）和行动（如行动计划生成）集成到大型语言模型（LLMs）中的研究，这在以前的研究中通常是分开探讨的。该方法通过交错生成推理轨迹和特定任务的行动步骤，使模型能够更有效地进行动态推理，并创建、维护及调整行动计划。此外，通过与外部环境（如维基百科）的...