AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
人工智能大模型开发之远程服务器编写代码IDE，我选Jetbrains Gateway，弃用VS Code
应用背景： 我们在大模型等抹模型训练的时候，需要Ubuntu服务器，或者Windows WSL子系统，这个时候你可能会考虑VS Code中的remote ssh插件来实现，但是VS Code的界面以及操作我不是很喜欢，但是使用Pycharm，我就觉得倍感亲切，而且最新版的2024.1版本的Jetbrains所有产品均支持免费的本地AI Coding提示功能，而对于远程开发的需求，我还是选择Jetbra...
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...
主流大模型测试程序-用于导出算子列表
主流大模型测试程序-用于导出算子列表 一.参考链接二.下载链接三.测试程序四.算子列表 需要多少算子才能覆盖主流大模型呢,于是 基于__torch_dispatch__机制的dump方法 dump出算子及参数列表,考虑到设备内存容量,设置为一层 一.参考链接 基于__torch_dispatch__机制的dump方法python序列化、反序列化函数的参数,用于问题复现 二.下载链接 三.测试程序 i...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
o_categorical(train_y),to_categorical(test_y) # onehotprint(X_train[:5])print(y_train[:5]) 2.搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...
基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
e(fout1,"%d\n",o_face_check); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);endendmodule0X_034m 4.算法理论概述 肤色模型通常定义在特定的颜色空间中，常见的有RGB、HSV、YCbCr、Lab等。在这些颜色空间中，YCbCr因其能较好地分离亮度（Y）和色度信息（Cb和Cr），常被用于肤色检测。肤色模型可以是简单的阈值方法...
解锁图像新维度：剑桥联手英特尔，利用大语言模型重构逆向图形学！
反转为物理变量，这些变量在渲染时能够再现观察到的场景。这一任务要求将图像解构为其构成元素，例如产生图像的3D场景中的对象的形状、颜色和材料属性。这种需求限制了现有方法在跨领域时的泛化能力。受到大型语言模型（LLMs）在新环境中的零样本泛化能力的启发，我们探索了利用这些模型中编码的广泛世界知识来解决逆图形问题的可能性。本文提出了一个以LLM为中心的逆图形框架——逆图形大语言模型（Inverse-Grap...
卷积通用模型的剪枝、蒸馏---蒸馏篇--KD蒸馏（以deeplabv3+为例）
上篇文章介绍了剪枝篇，本文以上篇的剪枝模型为学生模型，以剪枝之前的模型为教师模型，进行KD逻辑蒸馏，之后会尝试特征蒸馏和关系蒸馏等。 一、KD逻辑蒸馏 1.1 大致过程 逻辑蒸馏，是基于分类问题设计的，因此非常适用于语义分割。模型最后会有一个softmax层，其输出值对应了相应类别的概率值。在知识蒸馏时，已经有了一个泛化能力较强的Teacher模型，我们在利用Teacher模型来蒸馏训练Studen...