文章 2023-12-15 来自:开发者社区

大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上)

本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径,以及探讨大型语言模型结构选型,为大家提供了一个系统性的视角,梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。引言目前大语言模型在各个领域取得了显著的突破,从ChatGLM、LLAMA到Baichuan等,它们在处理各种自然语言任务时展现出了....

大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上)
文章 2023-12-15 来自:开发者社区

大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(下)

更多精彩内容,欢迎观看:大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上):https://developer.aliyun.com/article/1396387百川升级之路首先对比下升级前后各大榜单结果,Baichuan-13B较Baichuan-7B模型在各个榜单中都取得了近20%的提升:C-Eval(地址:https://cevalbenchmark....

大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(下)
文章 2022-11-14 来自:开发者社区

YOLOv7 | 模型结构与正负样本分配解析

1. 相关工作我觉得yolov7论文的 Related work 的前两小节写得指导性很大。当前目标检测的主要优化方向:更快更强的网络架构;更有效的特征集成方法;更准确的检测方法;更精确的损失函数;更有效的标签分配方法;更有效的训练策略同时还介绍了下模型的重参数化,可以将其看成是一种集成技术。现在可以将模型的重参数化分成两类:模块级集成(module-level ensemble)和模型级集成(....

YOLOv7 | 模型结构与正负样本分配解析
文章 2022-11-14 来自:开发者社区

YOLOv6 | 模型结构与训练策略详细解析

1. 网络结构改进1.1 EfficientRep Backbone参考了重参数结构化的实现,对多卷积分支的拓扑结构进行融合。其实yolov5中也有使用到,yolov5中对3x3卷积和bn层进行了融合。接下来就是看yolov6的网络结构部分,可以看见这里提出了3个模块:RepConv,RepBlock,SimSPPF,由于这里没有论文直接看是什么东西,所以这里分别来看源码。SimSPPF其实吧,....

YOLOv6 | 模型结构与训练策略详细解析

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