Cours Intermédiaire  11382

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17696

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11394

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：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

2023-04-13 commentaire 0  1304

Introduction au cours：Le développement rapide des grands modèles de langage cette année a conduit à ce que des modèles comme BERT soient désormais appelés « petits » modèles. Lors du concours d'examen scientifique LLM de Kaggle, les joueurs utilisant deberta ont obtenu la quatrième place, ce qui est un excellent résultat. Par conséquent, dans un domaine ou un besoin spécifique, un grand modèle de langage n’est pas nécessairement requis comme meilleure solution, et les petits modèles ont également leur place. Par conséquent, ce que nous allons présenter aujourd'hui est PubMedBERT, un article publié par Microsoft Research à l'ACM en 2022. Ce modèle pré-entraîne BERT à partir de zéro en utilisant des corpus spécifiques à un domaine. Voici les principaux points de l'article : Pour ceux-là. avec des domaines spécifiques comportant de grandes quantités de texte non étiqueté, tels que la biomédecine, pré-entraînés à partir de zéro

2023-11-27 commentaire 0  1234

Introduction au cours：Analyse technique ChatGPTPHP : Comment utiliser des modèles pré-entraînés pour créer des applications de chat intelligentes À l'ère de l'information d'aujourd'hui, les applications de chat intelligentes sont devenues un élément indispensable de la vie quotidienne et des affaires. Les applications de chat intelligent peuvent aider les utilisateurs à communiquer en langage naturel et à fournir des réponses en temps réel aux questions et suggestions. Le projet ChatGPT récemment open source nous offre un moyen efficace de créer des applications de chat intelligentes. Cet article présentera en détail comment utiliser le langage de programmation PHP combiné à des modèles pré-entraînés pour créer des applications de chat intelligentes et fournir

2023-10-24 commentaire 0  1097

Introduction au cours：Sauvegarde et restauration des modèles entraînés dans TensorflowAprès avoir entraîné un modèle dans Tensorflow, il est crucial de le préserver et de le réutiliser. Voici comment...

2024-12-14 commentaire 0  938

Introduction au cours：Après être entrés dans l’ère de la pré-formation, les performances des modèles de reconnaissance visuelle se sont développées rapidement, mais les modèles de génération d’images, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), semblent avoir pris du retard. Habituellement, la formation GAN est effectuée à partir de zéro, de manière non supervisée, ce qui prend du temps et demande beaucoup de travail. Les « connaissances » acquises grâce au Big Data lors d'une pré-formation à grande échelle ne sont pas utilisées. De plus, la génération d'images elle-même doit être capable de capturer et de simuler des données statistiques complexes dans des phénomènes visuels du monde réel, sinon les images générées ne seront pas conformes aux lois du monde physique et seront directement identifiées comme « fausses » d'un seul coup d'œil. . Le modèle pré-entraîné fournit des connaissances et le modèle GAN fournit des capacités de génération. La combinaison des deux peut être une belle chose ! La question est de savoir quels modèles pré-entraînés et comment les combiner peuvent améliorer la capacité de génération du modèle GAN.

2023-05-11 commentaire 0  1465