Baichuan2 模型技术报告整理与心得体会。
”文件标签1兼容性研究 文件标签2特征编码 文件标签4新模型训练 文件标签5实验验证“ 的搜索结果
WEB标准不是某一个标准，而是一系列标准的集合。网页主要由三部分组成...对应的标准也分三方面：结构化标准语言主要包括XHTML和XML，表现标准语言主要包括CSS，行为标准主要包括对象模型（如W3C DOM）、ECMAScript等。
上周的工作中有个批量上传图片的页面，又遇到了这个问题，于是，今天把我的解决方案奉献给大家：利用label标签与CSS共同打造一个样式可控的并兼容IE6之外主流浏览器的上传表单。 实现思路通俗易懂： 首先，我们要...
AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程...
DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解 导读：数据科学...
文章详解YOLOv8原理，附带Python代码和训练数据集，集成PySide6界面，优化用户体验。该系统能准确识别条形码与二维码，支持多种输入方式，如图片、视频和实时摄像，并提供柱状图分析、类型统计等可视化工具，允许...
HTML5规范毕竟是刚刚才定义完成的规范，还有一些浏览器并不能支持其中的新标签和新属性，尤其是IE8及以下版本浏览器。下面给大家介绍处理HTML5新标签的浏览器兼容版问题，需要的朋友参考下
输入与输出大致可分为三类:0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式2.2 使用数据库中的数据0.3 利用Web API操作网络资源1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式pandas提供了一些用于将表格型数据读取为D......
NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]
1-1、什么是半监督学习 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。 要利用未标记样本，必然要做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别...
基于Transformer的大型语言模型（LLM）[77]在过去几年中取得了巨大的成功。这种成功通常是通过越来越大的模型大小实现的：模型大小每两年增长240倍，显著超过硬件进展（每两年3.1倍）[24]。因此，LLM的推理变得具有...
原标题：精华 | 140种Python标准库、第三方库和外部工具都有了作者 | 宋天龙来源 | ...这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘...
1∼∼多标记胸部疾病分类的掩蔽自编码器研究肖雨彤白艾伦Yuille周宗伟*约翰霍普金斯大学代码：https://github.com/lambert-x/Medical MAE摘要视觉Transformer（ViT）由于其在许多视觉任务中的巨大可扩展性、计算效率...
PerSAM是基于SAM（Segment Anything Model）进行改进的模型，并且实现OneShot功能。SAM一般需要人工选择先验的提示词，包括点、矩形框box和分割mask，并根据提示词分割出目标。PerSAM采用一张参考图片的目标（One...
2023年6月9日北京智源大会演讲分享之基础模型前沿技术论坛—《工程化打造AI中的CPU》、《构建一个AI系统:在LLM上应用带有RLHF来推进定制》、《多模态预训练的进展回顾与展望》、《扩展大型语言模型:从幂律到稀疏性》...
基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测，应用深度学习技术检测停车位是否占用，以辅助停车场对...博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
本文一开始是《七月论文审稿GPT第2版：从Meta Nougat、GPT4审稿到Mistral、LongLora Llama》中4.3节的内容，但一方面考虑到LongLora的实用性，二方面为了把LongLora和LongQLora更好的写清楚，故把这部分的内容抽取...
我们将使用 PyTorch 从头开始构建生成式 AI、大型语言模型——包括嵌入、位置编码、多头自注意、残差连接、层归一化，Baby GPT 是一个探索性项目，旨在逐步构建类似 GPT 的语言模型。在这个项目中，我不会太详细地...
且一年前，因为对ChatGPT背后技术原理巨大的「好奇心」，加之极高的「分享热情」、以及想写一篇关于其原理最全面 最深入 最细致文章的「决心」，彻底改变了过去一年的轨迹博客证明了技术研究能力，课程证明了教学...
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到...
本报告全面探讨了应用于医学图像的图像处理和分类技术。...任务 5 侧重于胸部 X 射线图像中的肺区域分割，任务 6 将隔离扩展到四个不同的区域，任务 7 深入研究医学图像中的物体定位。总之，这些任务提供
PaddleOCR算法主要包含三个部分，分别是文本检测模型(detection)、文本识别模型(recognition)、方向分类器(classification)。 文本检测模型(detection) 模型介绍 PaddleOCR开源的文本检测算法列表： DB(paper) [2]...
随着大模型浪潮的兴起，生产力将发生质的变化，从而引发生产力和生产关系的重塑。随着模型能力的提升和使用成本的降低，基于大模型构建应用将成为主流趋势。然而，应用层能否与大模型高效交互，将成为产品方案探索...
IntelliJ IDEA 2024.1 版本引入了许多新功能和改进，旨在提高开发效率和简化开发流程。主要亮点包括全行代码完成、对 Java 22 功能的支持、新航站楼、编辑器中的粘滞线、AI 助手的改进、用户体验提升、对 Java 和 ...
LLMs之Baichuan2：《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》翻译与解读 ...《Baichuan 2: Open Large-scale ...2Pre-training预训练 3 Alignment对齐=SFT+RLHF(RM+RL)
终于开写本CV多模态系列的核心主题：stable diffusion相关的了，为何执着于想写这个stable diffusion呢，源于三点确实非常非常多的朋友都看过我那篇SVM笔记，影响力巨大，但SVM笔记之后，也还是写了很多新的博客/...
真没想到，举例视频生成上一轮的集中爆发才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的Gemmi Pro 1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、...
推荐文章
- c语言链表查找成绩不及格,【查找链表面试题】面试问题：C语言学生成绩… - 看准网...-程序员宅基地
- 计算机网络：20 网络应用需求_应用对网络需求-程序员宅基地
- BEVFusion论文解读-程序员宅基地
- multisim怎么设置晶体管rbe_山东大学 模电实验 实验一：单极放大器 - 图文 --程序员宅基地
- 华为OD机试真题-灰度图恢复-2023年OD统一考试（C卷）-程序员宅基地
- 【机器学习】(周志华--西瓜书) 真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）_真正例率和假正例率,查准率,查全率,概念,区别,联系-程序员宅基地
- Python Django 版本对应表以及Mysql对应版本_django版本和mysql对应关系-程序员宅基地
- Maven的pom.xml文件结构之基本配置packaging和多模块聚合结构_pom <packaging>-程序员宅基地
- Composer 原理（二） -- 小丑_composer repositories-程序员宅基地
- W5500+F4官网TCPClient代码出现IP读取有问题，乱码问题_w5500 ping 网络助手 乱码 send(sock_tcps,tcp_server_buff,-程序员宅基地