Bagaimana saya membuat model baru dalam yii?

Di barisan hadapan teknologi perisian, kumpulan UIUC Zhang Lingming, bersama penyelidik dari organisasi BigCode, baru-baru ini mengumumkan model kod besar StarCoder2-15B-Instruct. Pencapaian inovatif ini mencapai kejayaan ketara dalam tugas penjanaan kod, berjaya mengatasi CodeLlama-70B-Instruct dan mencapai bahagian atas senarai prestasi penjanaan kod. Keunikan StarCoder2-15B-Instruct terletak pada strategi penjajaran diri yang tulen Keseluruhan proses latihan adalah terbuka, telus, dan sepenuhnya autonomi dan boleh dikawal. Model ini menjana beribu-ribu arahan melalui StarCoder2-15B sebagai tindak balas kepada penalaan halus model asas StarCoder-15B tanpa bergantung pada anotasi manual yang mahal.

Pada bulan Februari tahun ini, Google melancarkan model besar berbilang modal Gemini 1.5, yang telah meningkatkan prestasi dan kelajuan dengan sangat baik melalui pengoptimuman kejuruteraan dan infrastruktur, seni bina MoE dan strategi lain. Dengan konteks yang lebih panjang, keupayaan penaakulan yang lebih kukuh dan pengendalian kandungan merentas modal yang lebih baik. Jumaat ini, Google DeepMind secara rasmi mengeluarkan laporan teknikal Gemini 1.5, yang merangkumi versi Flash dan peningkatan terkini yang lain Dokumen itu sepanjang 153 halaman. Pautan laporan teknikal: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf Dalam laporan ini, Google memperkenalkan Gemini1

Projek TinyLLaVA+ telah dicipta bersama oleh pasukan Profesor Wu Ji dari Makmal Pemprosesan Isyarat Multimedia dan Maklumat Pintar (MSIIP) Jabatan Elektronik, Universiti Tsinghua dan pasukan Profesor Huang Lei dari Sekolah Kepintaran Buatan, Universiti Beihang. Makmal MSIIP Universiti Tsinghua telah lama komited dalam bidang penyelidikan seperti penjagaan perubatan pintar, pemprosesan bahasa semula jadi dan penemuan pengetahuan, dan pelbagai mod. Pasukan Beijing Airlines telah lama komited dalam bidang penyelidikan seperti pembelajaran mendalam, pelbagai mod dan penglihatan komputer. Matlamat projek TinyLLaVA+ adalah untuk membangunkan pembantu pintar merentas bahasa kecil dengan keupayaan pelbagai mod seperti pemahaman bahasa, soal jawab dan dialog. Pasukan projek akan memberikan permainan penuh untuk kelebihan masing-masing, bersama-sama mengatasi masalah teknikal, dan merealisasikan reka bentuk dan pembangunan pembantu pintar. Ini akan memberi peluang untuk penjagaan perubatan pintar, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengetahuan

Pasukan penyelidik Beihang menggunakan model resapan untuk "meniru" Bumi? Di mana-mana lokasi di seluruh dunia, model itu boleh menjana imej penderiaan jauh berbilang resolusi, mencipta "adegan selari" yang kaya dan pelbagai. Selain itu, ciri geografi yang kompleks seperti rupa bumi, iklim dan tumbuh-tumbuhan semuanya telah diambil kira. Diilhamkan oleh Google Earth, pasukan penyelidik Beihang "memuatkan" imej penderiaan jauh satelit seluruh Bumi ke dalam rangkaian neural dalam dari perspektif overhed. Berdasarkan rangkaian sedemikian, pasukan itu membina MetaEarth, model penjanaan visual atas ke bawah global. MetaEarth mempunyai 600 juta parameter dan boleh menjana imej penderiaan jauh dengan resolusi berbilang, tanpa sempadan dan meliputi mana-mana lokasi geografi di seluruh dunia. Berbanding dengan penyelidikan terdahulu, model penjanaan imej penderiaan jauh global mempunyai

Langkah -langkah untuk membekalkan dan menggunakan aplikasi YII menggunakan Docker termasuk: 1. Buat Dockerfile dan tentukan proses bangunan imej; 2. Gunakan DockerCompose untuk melancarkan aplikasi YII dan pangkalan data MySQL; 3. Mengoptimumkan saiz dan prestasi imej. Ini melibatkan bukan sahaja operasi teknikal tertentu, tetapi juga memahami prinsip kerja dan amalan terbaik Dockerfile untuk memastikan penggunaan yang cekap dan boleh dipercayai.

Perbezaan utama antara Laravel dan Yii adalah konsep reka bentuk, ciri -ciri fungsional dan senario penggunaan. 1. Laravel memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan keseronokan pembangunan, dan menyediakan fungsi yang kaya seperti alat eloquentorm dan artisan, sesuai untuk pembangunan dan pemula yang pesat. 2.YII menekankan prestasi dan kecekapan, sesuai untuk aplikasi beban tinggi, dan menyediakan sistem Activerecord dan cache yang cekap, tetapi mempunyai lengkung pembelajaran yang curam.

Penyelidik dari Universiti Shanghai Jiaoto, Shanghai Ailab dan Universiti Cina Hong Kong telah melancarkan projek sumber terbuka Visual-RFT (Visual Fine Fine Tuning), yang hanya memerlukan sedikit data untuk meningkatkan prestasi model bahasa besar visual (LVLM). Visual-RFT bijak menggabungkan pendekatan pembelajaran tetulang berasaskan peraturan DeepSeek-R1 dengan paradigma penalaan Fine-Penalaan Terbuka (RFT) OpenAI, berjaya memperluaskan pendekatan ini dari medan teks ke medan visual. Dengan merancang ganjaran peraturan yang sepadan untuk tugas-tugas seperti subkategori visual dan pengesanan objek, Visual-RFT mengatasi batasan kaedah DeepSeek-R1 yang terhad kepada teks, penalaran matematik dan bidang lain, menyediakan cara baru untuk latihan LVLM. Vis

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.