Cours Intermédiaire  3537

Introduction au cours：Golang a une compréhension approfondie du modèle de planificateur GPM et de l'analyse complète des scénarios. J'espère que vous gagnerez quelque chose en regardant cette vidéo. Elle comprend l'origine et l'analyse du planificateur, une introduction au modèle GMP et un résumé de 11 ; scénarios.

Cours Avancé  62644

Introduction au cours：ThinkPHP est un framework PHP open source né pour simplifier le développement d'applications d'entreprise et le développement d'applications WEB agiles. Il est né début 2006, anciennement connu sous le nom de FCS. Il a été officiellement renommé ThinkPHP le jour du Nouvel An 2007 et a été publié dans le cadre de l'accord open source Apache2. L'architecture idéologique initiale est issue de Struts.Plus tard, après une amélioration continue, elle a également appris de nombreux excellents cadres et modèles étrangers, en utilisant la structure de développement orientée objet et le modèle MVC, intégrant les idées d'action et de DAO de Struts et la bibliothèque de balises TagLib de JSP. ), le mappage ORM et le mode ActiveRecord de RoR, qui encapsule CURD et certaines opérations courantes, le mode d'entrée unique, etc., et offre des performances uniques en termes de moteur de modèle, de mécanisme de mise en cache, de mécanisme d'authentification et d'évolutivité.

Introduction au cours：Xi Xiaoyao Science and Technology Talk Auteur original | Xiaoxi et les grands modèles Python ont une question intuitive derrière leur taille énorme : « Comment les grands modèles doivent-ils être mis à jour ? Ce n'est pas du tout une simple « tâche d'apprentissage ». Idéalement, avec les changements complexes dans les différentes situations du monde, les grands modèles devraient suivre le rythme à tout moment et en tout lieu. Cependant, la charge de calcul liée à la formation d'un nouveau grand modèle le fait. ne permet pas une formation à grande échelle. Le modèle peut être mis à jour en temps réel, c'est pourquoi un nouveau concept "ModelEditing" est apparu pour apporter des modifications efficaces aux données du modèle dans des domaines spécifiques sans affecter négativement les résultats des autres entrées. où, représente le « voisin effectif »

2023-05-30 commentaire 0  1272

Introduction au cours：L'adaptation de bas rang de grands modèles est une méthode permettant de réduire la complexité en approchant la structure de grande dimension d'un grand modèle avec une structure de basse dimension. L'objectif est de créer une représentation de modèle plus petite et plus gérable tout en conservant de bonnes performances. Dans de nombreuses tâches, la structure de grande dimension des grands modèles peut contenir des informations redondantes ou non pertinentes. En identifiant et en supprimant ces redondances, un modèle plus efficace peut être créé tout en conservant les performances d'origine et peut utiliser moins de ressources pour la formation et le déploiement. L'adaptation de bas rang est une méthode qui peut accélérer la formation de grands modèles tout en réduisant la consommation de mémoire. Son principe est de geler les poids du modèle pré-entraîné et d'introduire la matrice de décomposition des rangs entraînables dans chaque couche de l'architecture Transformer, réduisant ainsi considérablement la capacité d'entraînement des tâches en aval.

2024-01-23 commentaire 0  646

Introduction au cours：Vivo a publié sa matrice de grands modèles d'intelligence artificielle générale auto-développée - le modèle Blue Heart lors de la conférence des développeurs 2023 le 1er novembre. Vivo a annoncé que le modèle Blue Heart lancerait 5 modèles avec différents niveaux de paramètres, respectivement. : milliards, dizaines de milliards et centaines de milliards, couvrant les scénarios de base, et ses capacités de modèle occupent une position de leader dans l'industrie. Vivo estime qu'un bon grand modèle auto-développé doit répondre aux cinq exigences suivantes : des fonctions complètes à grande échelle, des algorithmes puissants, une évolution sûre et fiable, indépendante, et doit être largement open source. Le contenu réécrit est le suivant : Parmi eux. , le premier est le modèle Blue Heart Model 7B, qui est un modèle de niveau 7 milliards, conçu pour fournir un double service pour les téléphones mobiles et le cloud. Vivo a déclaré que ce modèle peut être utilisé dans des domaines tels que la compréhension du langage et la création de textes.

2023-11-01 commentaire 0  1546