神经网络与深度学习量化
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!
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神经网络与深度学习量化-优选内容
神经网络与深度学习量化-相关内容
embedding
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 emb_model 说明 EmbModel 实例。 model_name string 是 指定模型名称,当前支持的模型有...
embedding_v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。异步调用使用async_embedding_v2接口,参数不变。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 ...
embedding_v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 emb_model mode...
Embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 E...
Embedding v2
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embedding v2
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embedding v2
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GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求NVIDIA驱动: GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的G...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
