网络爬虫之基础java集合操作篇
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Map或Hashtable的value排序
苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX,这是一个类似NumPy数组的框架,目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型,当然最主要的目的是大模型。
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。
Awesome ChatGPT Prompts是由JavaScript开发者Fatih Kadir Akın创建的一个网站和应用,里面收集了160多个关于ChatGPT的Prompt模板,可以让ChatGPT变成Linux终端、JavaScript控制台、Excel页面等。这些Prompts收集自优秀的实践案例。
5月4日,网络流传了一个所谓Google内部人员写的内部信,表达了Google和OpenAI这样的公司可能并不能在AI领域获得胜利的焦虑。里面说明了开源的AI模型发展迅速,不管是Google还是OpenAI都没有很好的护城河。
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。
随着大型语言模型(LLM)如 GPT-3 和 BERT 在 AI 领域的崛起,如何在实际应用中高效地进行模型推断成为了一个关键问题。为此,英伟达推出了全新的大模型推理提速框架TensorRT-LM,可以将现有的大模型推理速度提升4倍!
在今年的Microsoft Build 2023大会上,来自OpenAI的研究员Andrej Karpathy在5月24日的一场汇报中用了40分钟讲解了ChatGPT是如何被训练的,其中包含了训练一个能支持与用户对话的GPT的全流程以及涉及到的一些技术。信息含量丰富,本文根据这份演讲总结。
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。
python操作数据库
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。
红黑树(Red-Black Tree)也是一种自平衡二叉查找树,与AVL不同的是它依靠节点颜色来维护树的平衡,在自平衡操作的时候,依赖变色和旋转两种操作来进行。
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。
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。
TEST
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。