Kurs Dazwischenliegend  11382

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17696

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11395

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Immer mehr Arbeiten haben gezeigt, dass vorab trainierte Sprachmodelle (PLM) umfangreiches Wissen enthalten. Für verschiedene Aufgaben kann der Einsatz geeigneter Trainingsmethoden zur Nutzung von PLM die Fähigkeiten des Modells besser verbessern. Bei Text-to-SQL-Aufgaben basieren die aktuellen Mainstream-Generatoren auf Syntaxbäumen und müssen für die SQL-Syntax entworfen werden. Kürzlich hat sich das NetEase Interactive Entertainment AI Lab mit der Guangdong University of Foreign Studies und der Columbia University zusammengetan, um ein zweistufiges Multi-Task-Pre-Training-Modell MIGA vorzuschlagen, das auf der Pre-Training-Methode des vortrainierten Sprachmodells T5 basiert. MIGA führt in der Vortrainingsphase drei Hilfsaufgaben ein und organisiert sie in einem einheitlichen Generierungsaufgabenparadigma, das alle Text-to-SQL-Datensätze integrieren kann

2023-04-13 Kommentar 0  1304

Kurseinführung：Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle in diesem Jahr hat dazu geführt, dass Modelle wie BERT jetzt als „kleine“ Modelle bezeichnet werden. Beim LLM-Wettbewerb für naturwissenschaftliche Prüfungen von Kaggle erreichten Spieler, die Deberta nutzten, den vierten Platz, was ein hervorragendes Ergebnis ist. Daher ist in einem bestimmten Bereich oder Bedarf nicht unbedingt ein großes Sprachmodell als beste Lösung erforderlich, und auch kleine Modelle haben ihren Platz. Daher stellen wir heute PubMedBERT vor, einen Artikel, der 2022 von Microsoft Research bei ACM veröffentlicht wurde. Dieses Modell trainiert BERT von Grund auf vor, indem es domänenspezifische Korpora verwendet. Im Folgenden sind die Hauptpunkte des Artikels aufgeführt: Für diese mit spezifischen Domänen mit großen Mengen an unbeschriftetem Text, wie z. B. Biomedizin, von Grund auf vorab trainiert

2023-11-27 Kommentar 0  1235

Kurseinführung：Technische Analyse von ChatGPTPHP: So verwenden Sie vorab trainierte Modelle zum Erstellen intelligenter Chat-Anwendungen. Im heutigen Informationszeitalter sind intelligente Chat-Anwendungen zu einem unverzichtbaren Bestandteil des täglichen Lebens und Geschäfts geworden. Intelligente Chat-Anwendungen können Benutzern dabei helfen, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und in Echtzeit Antworten auf Fragen und Vorschläge zu geben. Das kürzlich geöffnete ChatGPT-Projekt bietet uns eine effektive Möglichkeit, intelligente Chat-Anwendungen zu erstellen. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie Sie die Programmiersprache PHP in Kombination mit vorab trainierten Modellen verwenden, um intelligente Chat-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen

2023-10-24 Kommentar 0  1097

Kurseinführung：Trainierte Modelle in Tensorflow speichern und wiederherstellen Nach dem Training eines Modells in Tensorflow ist dessen Beibehaltung und Wiederverwendung von entscheidender Bedeutung. Hier erfahren Sie, wie Sie...

2024-12-14 Kommentar 0  938

Kurseinführung：Nach Eintritt in die Ära vor dem Training hat sich die Leistung visueller Erkennungsmodelle schnell entwickelt, aber Bilderzeugungsmodelle wie Generative Adversarial Networks (GAN) scheinen ins Hintertreffen zu geraten. Normalerweise wird das GAN-Training von Grund auf unbeaufsichtigt durchgeführt, was zeitaufwändig und arbeitsintensiv ist. Ist das nicht ein Nachteil, wenn das durch Big Data erlernte „Wissen“ genutzt wird? Darüber hinaus muss die Bilderzeugung selbst in der Lage sein, komplexe statistische Daten in realen visuellen Phänomenen zu erfassen und zu simulieren. Andernfalls entsprechen die erzeugten Bilder nicht den Gesetzen der physischen Welt und können auf den ersten Blick direkt als „Fälschung“ identifiziert werden . Das vorab trainierte Modell stellt Wissen bereit und das GAN-Modell bietet Generierungsfunktionen. Die Kombination der beiden kann eine schöne Sache sein! Die Frage ist, welche vorab trainierten Modelle und wie man sie kombiniert, die Generierungsfähigkeit des GAN-Modells verbessern kann

2023-05-11 Kommentar 0  1466