草庐IT

【通义千问】继ChatGPT爆火后,阿里云的大模型“通义千问”它终于来了

通义千问一、通义千问名字的由来二、通义千问和ChatGPT有什么区别呢?三、如何申请体验通义千问呢?四、未来通义千问能称为中国版的ChatGPT吗?五、通义千问什么时候正式发布呢?一、通义千问名字的由来通义千问顾名思义,通顺流畅的语句可以回答成千上万的问题。这个名字来源于两个方面:“通义”意味着该模型具有广泛的知识和普适性,可以理解和回答各种领域的问题。作为一个大型预训练语言模型,“通义千问”在训练过程中学习了大量的文本数据,从而具备了跨领域的知识和语言理解能力。“千问”代表了模型可以回答各种问题,包括常见的、复杂的甚至是少见的问题。它表达了通义千问致力于满足用户在不同场景下的需求,无论问题多

【通义千问】继ChatGPT爆火后,阿里云的大模型“通义千问”它终于来了

通义千问一、通义千问名字的由来二、通义千问和ChatGPT有什么区别呢?三、如何申请体验通义千问呢?四、未来通义千问能称为中国版的ChatGPT吗?五、通义千问什么时候正式发布呢?一、通义千问名字的由来通义千问顾名思义,通顺流畅的语句可以回答成千上万的问题。这个名字来源于两个方面:“通义”意味着该模型具有广泛的知识和普适性,可以理解和回答各种领域的问题。作为一个大型预训练语言模型,“通义千问”在训练过程中学习了大量的文本数据,从而具备了跨领域的知识和语言理解能力。“千问”代表了模型可以回答各种问题,包括常见的、复杂的甚至是少见的问题。它表达了通义千问致力于满足用户在不同场景下的需求,无论问题多

c++ - 精确的大有限域线性代数库(例如 GF(2^128)/GF(2^256) )

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他场外资源的问题对于StackOverflow来说是题外话,因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反,请描述问题以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion一般我正在寻找一个能够对大型有限域进行精确计算的库,例如GF(2128)/?2128和GF(2256)/?2256。我在下面列出了我需要的功能以及很酷的功能。显然,图书馆应该尽可能快:-)。啊,因为我不是C++大师(可能大多数库都是C++),所以示例代码

c++ - 精确的大有限域线性代数库(例如 GF(2^128)/GF(2^256) )

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他场外资源的问题对于StackOverflow来说是题外话,因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反,请描述问题以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion一般我正在寻找一个能够对大型有限域进行精确计算的库,例如GF(2128)/?2128和GF(2256)/?2256。我在下面列出了我需要的功能以及很酷的功能。显然,图书馆应该尽可能快:-)。啊,因为我不是C++大师(可能大多数库都是C++),所以示例代码

省显存(内存?)的大语言模型(LLMs)训练/微调/推理方法

即使RTX3090有着24GB的RAM,是除了A100之外显存最大的显卡。但使用一块RTX3090依然无法fp32精度训练最小号的LLaMA-6B。估算模型所需的RAM首先,需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的RAM,这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置batch_size,设置模型精度,选择微调方法和参数分布方法等。接下来用LLaMA-6B模型为例估算其大致需要的内存。精度对所需内存的影响:fp32精度,一个参数需要32bits,4bytes.fp16精度,一个参数需要16bits,2bytes.int8精度,一个参数需要8bits,1byte.模型需要的RAM大致分三个部分:

首个大规模使用工具的大模型来了:伯克利发布Gorilla

大型语言模型性能强大,但为了更好地用于解决实际问题,各式各样的API是必不可少的。近日,加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla,该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的API来执行对应任务。理论上讲,这个模型可以根据用户需求调用其它各种AI模型,因此Gorilla有望成为一个统御其它AI的AI模型。该项目的代码、模型、数据和演示都已发布。网站:gorilla.cs.berkeley.edu论文:arxiv.org/abs/2305.15334GitHub:https://github.com/ShishirPatil/gorilla/GorillaSpot

【ChatGPT】如何入门GPT并快速follow当前的大语言模型LLM进展?

 如何入门GPT并快速follow当前的大语言模型LLM进展?自从去年chatGPT悄悄发布,OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热,而基于此,各家公司/实验室百家争鸣,纷纷发布自己的工作,可以说每天都有新的进展。在当前的情况下,要如何入门GPT系列生成模型,并快速跟进SOTA进展,对生成式语言模型形成自己的认知体系,是一个很有价值的问题。只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用,才有可能有更进一步的上层应用创新创业。目录

python - "sys.getsizeof(int)"返回一个不合理的大值?

我想在python中检查int数据类型的大小:importsyssys.getsizeof(int)结果是“436”,这对我来说没有意义。无论如何,我想知道我的机器将占用多少字节(2,4,..?)int。 最佳答案 简短的回答您得到的是类的大小,而不是类实例的大小。调用int获取实例的大小:>>>sys.getsizeof(int())24如果这个尺寸看起来还是有点大,请记住Pythonint与(例如)c中的int非常不同。在Python中,int是一个成熟的对象。这意味着有额外的开销。除了其他存储之外,每个Python对象都至少包

python - "sys.getsizeof(int)"返回一个不合理的大值?

我想在python中检查int数据类型的大小:importsyssys.getsizeof(int)结果是“436”,这对我来说没有意义。无论如何,我想知道我的机器将占用多少字节(2,4,..?)int。 最佳答案 简短的回答您得到的是类的大小,而不是类实例的大小。调用int获取实例的大小:>>>sys.getsizeof(int())24如果这个尺寸看起来还是有点大,请记住Pythonint与(例如)c中的int非常不同。在Python中,int是一个成熟的对象。这意味着有额外的开销。除了其他存储之外,每个Python对象都至少包

Python散点图。标记的大小和样式

我有一组数据要显示为散点图。我希望将每个点绘制为大小为dx.的正方形x=[0.5,0.1,0.3]y=[0.2,0.7,0.8]z=[10.,15.,12.]dx=[0.05,0.2,0.1]scatter(x,y,c=z,s=dx,marker='s')问题在于scatter函数读取的大小s以点^2为单位。我想要的是用面积为dx^2的正方形表示每个点,其中该面积以“真实”单位表示,即绘图单位。我希望你能明白这一点。我还有一个问题。scatter函数绘制带有黑色边框的标记,如何删除此选项并且根本没有边框? 最佳答案 从用户数据坐标系