Modèle HTML5 pour établissement d'enseignement et de formation

21Jun2024

Le 21 juin, le grand modèle Tencent Hunyuan Wenshengtu (ci-après dénommé modèle Hunyuan DiT) a annoncé qu'il ouvrirait entièrement le code de formation en open source, tout en open source la solution de formation d'ensembles de données à petite échelle Hunyuan DiTLoRA et la prise contrôlable. -dans ControlNet. Cela signifie que les entreprises et les développeurs et créateurs individuels du monde entier peuvent affiner le code de formation Hunyuan DiT, créer des modèles exclusifs plus personnalisés et créer avec une plus grande liberté ou, sur la base de Hunyuan DiT, modifier et optimiser le code, créer vos propres applications ; sur cette base, et promouvoir une itération et une innovation rapides de la technologie. En tant que modèle natif chinois, les utilisateurs peuvent utiliser directement les données et les étiquettes chinoises lors des ajustements via le code de formation de Hunyuan DiT, sans avoir à traduire les données en anglais. Précédemment,

27Mar2024

À l'heure actuelle, les perspectives de développement de l'exploitation et de la maintenance du cloud computing Linux sont très optimistes. Pour les personnes qui ont changé de carrière sans fondement, c'est l'un des meilleurs choix pour entrer dans l'industrie informatique, non seulement en raison de son salaire élevé et de son faible niveau d'études. Les exigences en matière d'emploi sont également très larges. Actuellement, des secteurs tels que les communications, la finance, Internet, l'éducation et le commerce électronique sont indissociables de la plate-forme Linux. Avec la croissance rapide de la demande de cloud computing Linux, le nombre d'établissements de formation sur le marché augmente également progressivement. Bien qu'il existe des établissements de formation en cloud computing Linux de haute qualité, il existe également de nombreux établissements « d'inscription à la formation ». Ce phénomène a conduit à une concurrence accrue au sein de l'ensemble du secteur, et les consommateurs doivent être plus prudents dans le choix des établissements de formation. Récemment, des amis autour de l'éditeur ont été confrontés à la routine du « recrutement à 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.

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

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 ?

25Apr2019

Les modèles de conception de développement frontal comprennent : 1. Modèle de module ; 2. Modèle de constructeur ; 3. Modèle d'usine 4. Modèle mixte 5. Modèle de publication par abonnement ;

26Nov2023

Quel type d’expérience cela apportera-t-il lors de l’utilisation d’invites visuelles ? Dessinez simplement un croquis au hasard sur l'image et les mêmes catégories seront marquées instantanément ! Même le comptage des grains de riz est difficile à gérer pour le GPT-4V. Il vous suffit de tirer manuellement la boîte pour trouver tous les grains de riz. Avec un nouveau paradigme de détection d'objets ! Lors de la conférence annuelle d'IDEA qui vient de s'achever, Shen Xiangyang, président fondateur de l'Institut IDEA et académicien étranger de l'Académie nationale d'ingénierie, a présenté les derniers résultats de recherche - le contenu du modèle T-Rex basé sur des invites visuelles (VisualPrompt) à réécrire et l'ensemble du processus d'interaction est démarré, prêt à l'emploi et prêt à fonctionner en quelques étapes seulement. Auparavant, le SAM open source de Meta segmentait tous les modèles, ce qui inaugurait directement le moment GPT-3 dans le domaine des CV, mais

12Apr2023

Les modèles de diffusion de débruitage constituent une classe émergente de réseaux de neurones génératifs qui génèrent des images à partir d'une distribution d'entraînement via un processus de débruitage itératif. Ce type de modèle de diffusion produit des échantillons de meilleure qualité et est plus facile à mettre à l’échelle et à contrôler que les méthodes précédentes telles que les GAN et les VAE. En conséquence, après un développement rapide, ils peuvent déjà produire des images haute résolution, et les grands modèles tels que le DALL-E 2 suscitent un grand intérêt du public. La beauté des modèles de diffusion générative réside dans leur capacité à synthétiser de nouvelles images qui, superficiellement, ne ressemblent à rien de l’ensemble d’apprentissage. En fait, les efforts de formation à grande échelle menés dans le passé n’ont pas révélé que le surapprentissage deviendrait un problème. Des chercheurs travaillant dans des domaines sensibles à la vie privée ont même suggéré que des modèles de diffusion pouvaient être utilisés pour protéger la vie privée tout au long de la génération.