全模态图像模型Nexus-Gen对齐GPT-4o！同时搞定，数据、训练框架、模型全面开源
01.前言 OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。 开源的MLLMs和扩散模型已经过大规模预训练，其从零开始训练统一任务，不如取长补短，将MLLMs的语言建模能力，与扩散模型的像素级图像建模能力，进行有机的结合。 基于这个思路，ModelScope团队提出可同时完成图像理解、生成和编辑的统一...
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
参考资料 GPT2 FineTuning OpenAI-GPT2 Kaggle short-jokes 数据集 Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a cr...
大模型下HPE GPT解决问题之区域数据隐私要求如何解决
问题一：HPE ProLiant服务器的最新设计有何特点？ HPE ProLiant服务器的最新设计有何特点？ 参考回答： 最新的HPE ProLiant服务器重新设计了一个前端GPU安装框架，该框架可以安装最多4块GPU，使得传统2U服务器可安装的GPU数量翻倍。这一设计不仅满足了快速增长的图形密集型工作负载处理需求，而且通过采用NVLink带来的高...
GPT被封锁了怎么办？轻松获取高质量的数据，训练自己的人工智能和大语言模型。
前言 2023年被广泛认为是人工智能大模型的元年。这一年，基于大规模数据训练的AI模型，如OpenAI的GPT-4和其他类似的模型，取得了显著的突破。这些模型不仅在自然语言处理、图像生成和语音识别等领域表现出色，还在医疗、金融、教育等行业展现了广泛的应用前景。 视频讲解链接 下面是调用OpenAI的Gpt3.5模型的...
手机可跑，3.8B参数量超越GPT-3.5！微软发布Phi-3技术报告：秘密武器是洗干净数据
在人工智能的发展历程中，大型语言模型一直扮演着重要角色。微软近期发布的Phi-3技术报告，揭示了其在大型语言模型领域的最新进展。Phi-3模型以其3.8B的参数量，超越了此前的GPT-3.5，成为目前参数量最大的模型之一。更引人注目的是，这一模型在保持庞大参数量的同时，还能够在手机上运行，这为大型模...
问 ChatGPT 关于 GPT 的事情：数据准备篇
一、假如你是一名人工智能工程师，手里有一个65B的GPT大模型，但你需要一个6B左右的小模型，你会怎么做？答：作为人工智能工程师，如果我手里有一个65B的GPT大模型，而我需要一个6B左右的小模型，我会采取以下步骤：数据子集选择：对于训练大模型的数据集，我会从中选择一个子集，以便在构建小模型时使用。这个子集应该保留足够的多样性和代表性，以确保小模型在各种任务上的表现仍然良好。参数剪枝：我会使用剪....
Table-GPT:让大语言模型理解表格数据
在这篇文章中，我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了Table-GPT，一种针对该问题的GPT模型，可以更好地理解输入中的表并产生准确的响应。我们将解释这篇论文，以了解如何创建Table-GPT，以及与其他大型语言模型相比它的性能如何。 目前的LLM能理解表吗? 让我们...
chat GPT数据学习分析应用
ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，可以在数据分析学习阶段提供帮助和支持。在这一阶段，你将学习各种数据分析技术和工具，包括数据清洗、数据可视化、统计分析和机器学习等。ChatGPT可以作为一个交互式的学习工具，帮助你理解和应用这些技术。下面将详细介绍ChatGPT在数据分析学习阶段的应用。1. 数据清洗和预处理：数据清洗和预处理是数据分析的第一步，也是最关键的一步。ChatGPT可以帮助....
GPT-4耗尽全宇宙数据！OpenAI接连吃官司，竟因数据太缺了，UC伯克利教授发出警告（二）
三、基于ssm逆向工程的使用（IDEA）基于SSM逆向工程的使用（IDEA）是指在IntelliJ IDEA这个集成开发环境中使用MyBatisGenerator工具，根据数据库表结构自动生成对应的实体类、Mapper接口和XML映射文件。这样可以大大减少开发人员的工作量，提高开发效率。3.1.安装Mybatis generator插件这一步我们上面已经完成了直接跳过3.2.配置generato....
GPT-4耗尽全宇宙数据！OpenAI接连吃官司，竟因数据太缺了，UC伯克利教授发出警告（一）
一、引言1.1MyBatis概念MyBatis是一个支持普通SQL查询、存储过程以及高级映射的持久层框架，它消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手动设置以及对结果集的检索，并使用简单的XML或注解进行配置和原始映射，用以将接口和Java的POJO映射成数据库 。MyBatis的主要特点包括：支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。可以使用....
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