Modèle d'école professionnelle de formation en comptabilité

11Jun2023

Avec le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les modèles de pré-formation sont devenus une technologie populaire dans le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV), la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires à l'heure actuelle, Python joue naturellement un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article se concentrera sur le modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python, y compris sa définition, ses types, ses applications et comment utiliser le modèle de pré-formation. Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ? La principale difficulté des modèles d’apprentissage profond est d’analyser un grand nombre de données de haute qualité.

13Apr2023

De plus en plus de travaux ont prouvé que les modèles linguistiques pré-entraînés (PLM) contiennent des connaissances riches. Pour différentes tâches, l'utilisation de méthodes de formation appropriées pour tirer parti du PLM peut mieux améliorer les capacités du modèle. Dans les tâches Text-to-SQL, les générateurs traditionnels actuels sont basés sur des arbres syntaxiques et doivent être conçus pour la syntaxe SQL. Récemment, NetEase Interactive Entertainment AI Lab s'est associé à l'Université des études étrangères du Guangdong et à l'Université de Columbia pour proposer un modèle de pré-formation multitâche en deux étapes MIGA basé sur la méthode de pré-formation du modèle de langage pré-entraîné T5. MIGA introduit trois tâches auxiliaires dans la phase de pré-formation et les organise dans un paradigme de tâches de génération unifiée, qui peut intégrer tous les ensembles de données Text-to-SQL

07Aug2024

L'Université de Pékin et l'équipe d'innovation d'EVLO ont proposé conjointement DriveWorld, un algorithme de pré-entraînement spatio-temporel à quatre dimensions pour la conduite autonome. Cette méthode utilise un modèle mondial pour la pré-formation, conçoit un modèle spatial d'état de mémoire pour une modélisation spatio-temporelle à quatre dimensions et réduit l'incertitude aléatoire et l'incertitude des connaissances auxquelles est confrontée la conduite autonome en prédisant la grille d'occupation de la scène. Cet article a été accepté par CVPR2024. Titre de l'article : DriveWorld : 4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving Lien de l'article : https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. Mouvement

11Jun2023

Dans l'ère actuelle d'Internet qui se développe rapidement, les gens accordent de plus en plus d'attention à l'amélioration de leurs compétences professionnelles, en particulier dans le processus de recherche d'un meilleur développement de carrière, la formation professionnelle est progressivement devenue un choix important pour les gens. Afin de répondre aux besoins des citoyens, de plus en plus d'entreprises et d'institutions ont commencé à développer des systèmes de formation professionnelle pour offrir aux étudiants un apprentissage en ligne, un partage de connaissances et d'autres services. En tant que langage de script largement utilisé dans la programmation côté serveur, les capacités de développement puissantes et flexibles de PHP en font un excellent choix pour développer des systèmes de formation professionnelle. Cet article explique comment utiliser PHP pour implémenter

18Nov2023

Les mathématiques, en tant que pierre angulaire de la science, ont toujours été un domaine clé de recherche et d’innovation. Récemment, sept institutions, dont l'Université de Princeton, ont publié conjointement LLEMMA, un grand modèle de langage dédié aux mathématiques, avec des performances comparables à celles de Google Minerva62B, et ont rendu public son modèle, son ensemble de données et son code, apportant ainsi des opportunités et des ressources sans précédent à la recherche mathématique. Adresse du papier : https://arxiv.org/abs/2310.10631 L'adresse du lien de l'ensemble de données est : https://huggingface.co/datasets/EleutherAI/proof-pile-2 Adresse du projet : https://github.com /Éleut

09Oct2023

Introduction à la question du temps de formation des modèles d'apprentissage profond : Avec le développement du deep learning, les modèles d'apprentissage profond ont obtenu des résultats remarquables dans divers domaines. Cependant, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond est un problème courant. Dans le cas d’ensembles de données à grande échelle et de structures de réseau complexes, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond augmente considérablement. Cet article abordera le problème du temps de formation des modèles d'apprentissage profond et donnera des exemples de code spécifiques. L'informatique parallèle accélère le temps de formation Le processus de formation des modèles d'apprentissage profond nécessite généralement une grande quantité de ressources informatiques et de temps. Afin d'accélérer la formation

06Nov2023

Le plus grand modèle open source de Chine se trouve ici : 65 milliards de paramètres, formés sur la base de 2,6 à 3,2 billions de jetons. Classé deuxième derrière "Falcon" et "Alpaca", ses performances sont comparables à celles de GPT3.5 et il peut désormais être utilisé gratuitement et sans condition à des fins commerciales. Il s'agit de XVERSE de la société Shenzhen Yuanxiang. Nous pouvons librement le modifier ou le distiller de quelque manière que ce soit en fonction de la puissance de calcul, des contraintes de ressources et des exigences spécifiques des tâches. En plus de sa grande échelle, il dispose également d'un contexte 16k, prend en charge plus de 40 langues et est disponible en versions 7B et 13B. Quelle est l'origine spécifique ? Le plus grand modèle disponible dans le commerce en Chine se trouve ici. La recherche montre que plus le nombre de paramètres est élevé et plus les données d'entraînement sont de haute qualité, plus les performances du grand modèle peuvent être continuellement améliorées. Le consensus général dans l'industrie est qu'il atteindra 50 à 60 milliards.

21May2018

Cette fois, je vais vous apporter un tutoriel sur la façon d'utiliser le swig du moteur de modèle frontal nodejs. Quelles sont les précautions à prendre pour utiliser le swig du moteur de modèle frontal nodejs ?