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为什么Python可以处理任意长度的整数运算——Python原理详解

在做LeetCode题目的时候,有一类题目是关于大数运算的。比如,全排列计算或者组合运算,在使用C语言或者Java代码解决这类问题的时候都会遇到变量数值超过阈值的情况。一般来说需要自己构造字符串数组或者是其它数组来存储超过长度的数值。但是,使用Python语言处理这类问题时候却毫无压力,这类题目的计算不会有任何问题。本文将从Python底层实现解释这个问题。

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大语言模型的技术总结系列一:RNN与Transformer架构的区别以及为什么Transformer更好

大语言模型(Large Language Model,LLM)是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主,现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此,Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇,主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。

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内容生成方向的人工智能企业

文本生成的主要目的是基于报表和分析生成总结性的文字以辅助商业决策,也就是NLG(Natural Language Generation)。主要的方向包括:基于图表生成洞察报告、基于数据与图表支持问答系统等。本文介绍文字生成的方案提供商。

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OpenAI官方Prompt教程:如何让ChatGPT扮演不同角色,完成教学任务

Prompt技巧一直是提升ChatGPT等大语言模型使用效率的最重要方法之一。为此,OpenAI官方也在不断地分享官方的Prompt技巧。2023年的8月31日,OpenAI官方最新分享了一个教室使用的Prompt来帮助老师授课的案例。尽管这是针对老师的Prompt教程,但是其中的设计思路其实也可以广泛运用在客服、问答系统、编程等领域。

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定位

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Llama3相比较前两代的模型(Llama1和Llama2)有哪些升级?几张图简单总结Llama3的训练成本、训练时间、模型架构升级等情况

Llama3是MetaAI开源的最新一代大语言模型。一发布就引起了全球AI大模型领域的广泛关注。这是MetaAI开源的第三代大语言模型,也是当前最强的开源模型。但相比较第一代和第二代的Llama模型,Llama3的升级之处有哪些?本文以图表的方式总结Llama3的升级之处。

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12倍推理速度提升!Meta AI开源全新的AI推理引擎AITemplate

为了提高AI模型的推理速度,降低在不同GPU硬件部署的成本,Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate(AIT),该引擎是一个Python框架,它在各种广泛使用的人工智能模型(如卷积神经网络、变换器和扩散器)上提供接近硬件原生的Tensor Core(英伟达GPU)和Matrix Core(AMD GPU)性能。

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TEST

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国产大模型进展神速!清华大学NLP小组发布顶尖多模态大模型:VisCPM,支持文本生成图片与多模态对话,图片理解能力优秀!

大模型的发展正在从单纯的语言模型向多模态大模型快速发展。尽管GPT-4号称也是一个多模态大模型,但是受限于GPU资源,GPT-4没有开放任何多模态的能力(参考:https://www.datalearner.com/blog/1051685866651273 )。目前大家所能接触到的多模态大模型很少。今天,清华大学NLP小组带来了新的选择,发布了VisCPM系列多模态大模型。VisCPM系列包含2类多模态大模型,分别针对多模态对话和文本生成图片进行优化。

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