草庐IT

羊驼家族

全部标签

字节跳动 Rspack 家族再添一员,全家族一览!

最近,字节跳动的Rspack家族又新增了一员:Rsdoctor。至此,Rspack家族目前已经拥有了4个成员:Rspack、Rsbuild、Rspress、Rsdoctor。本文就来看看这些工具都是什么,有什么特点!图片Rspack2023年3月10日,由字节跳动WebInfra团队孵化的基于Rust语言开发的Web构建工具Rspack正式发布。它拥有高性能、兼容Webpack生态、定制性强等多种优点,旨在打造高性能的前端工具链。图片创建Rspack的原因是要解决在ByteDance维护构建工具时遇到的各种性能问题。由于ByteDance内部存在许多巨石应用,它们都具有复杂的构建配置,生产环境

最佳开源模型刷新多项SOTA,首次超越Mixtral Instruct!「开源版GPT-4」家族迎来大爆发

最佳开源模型刷新多项SOTA,首次超越MixtralInstruct!「开源版GPT-4」家族迎来大爆发

【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型踩坑记录

目录前言准备工作Git Python3.9 Cmake下载模型 合并模型部署模型 前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址:GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供,当然如果你是M1的也可以参考以下文章:https://gist.github.com/cedrickche

【数据结构】链式家族的成员——循环链表与静态链表

循环链表与静态链表导言一、循环链表1.1循环单链表1.2循环双链表二、静态链表2.1静态链表的创建2.2静态链表的初始化2.3小结结语导言大家好!很高兴又和大家见面啦!!!经过前面的介绍,相信大家对链式家族的成员——单链表与双链表的相关内容都已经熟练掌握了。前面我们重点介绍了通过C语言来实现单链表与双链表的一些基本操作,希望大家私下能够多多练习一下,帮助自己去吸收消化这些内容。在今天的篇章中,我们要介绍的是线性表的链式存储另外两个成员——循环链表与静态链表,有了单链表与双链表的基础,相信大家应该能够很容易理解今天的内容。接下来我们就来一起看看吧!一、循环链表在前面介绍的单链表和双链表中,我们会

两只羊驼掐头去尾拼一起,屠榜HuggingFace

HuggingFace开源大模型排行榜,又被屠榜了。前排被清一色的SOLAR10.7B微调版本占据,把几周之前的各种Mixtral8x7B微调版本挤了下去。SOLAR大模型什么来头?相关论文刚刚上传到ArXiv,来自韩国公司UpstageAI,使用了新的大模型扩展方法depthup-scaling(DUS)。简单来说就是两只7B羊驼掐头去尾,一只砍掉前8层,一只砍掉后8层。剩下两个24层缝合在一起,第一个模型的第24层与第二个模型的第9层拼接,最后变成新的48层10.7B大模型。论文声称新方法超过传统扩展方法如MoE,而且可以与沿用基础大模型完全相同的基础设施。不需要门控网络等附加模块,针对M

家族企业如何应对考核难点?

在企业管理中,绩效考核是不得不做却又十分难做的企业管理内容之一。不得不做是因为绩效考核是企业绩效管理的关键环节,也是企业评价员工、反省自身、发现问题的重要形式。但是,不得不如何有效地进行绩效考评并取得真实的绩效成绩却也是众多企业都同时面临的管理问题。而在家族企业中,绩效考核更是难上加难。其原因在于家族企业本身的特点:人际关系复杂;推崇团结的企业文化以及管理制度的缺乏和不成熟。首先,家族企业人际关系复杂。无论家庭企业发展到什么程度,在内部的人际关系复杂是一直存在的。即使发展到在公众股票市场上市的家族民营企业也同样存在这样的问题:表面上是职业经理人当道,其实质每个职业经理人后面都有家族掌权人的身影

更改< div class =“ mainmenu”的字体家族?

我试图更改网站上的Mainmenu的家庭字体:http://www.train-luxe-afrique.com/它行不通。你有什么主意吗?看答案我认为您的问题与特异性有关。li.menu-itema{font-family:"whatever"!important;}重要的是将覆盖所有其他样式。您还应该尝试重构代码,以使其不那么混乱,而您不必使用这样的黑客。

技术科普与解读:ChatGPT 大模型硬核解读!(一)家族历史从GPT-1到ChatGPT

多模态,指的是融合文本、图像、视频或音频等多种模态作为输入或输出。GPT-4是严格意义上的多模态模型,可以支持图像和文字两类信息的同时输入,输出为文本。从学术界的分析来看,无论是知识/能力获取还是与现实物理世界的交互,多模态感知都是实现通用人工智能的必要条件。没有多模态,AI大概难以充分“理解”这个世界。之前的ChatGPT或GPT-3.5就像AI蒙上双眼在那里“盲答”,而到了多模态的GPT-4,就是AI一边看一边思考。在GPT-4中,多模态输入的图像和文本都基于Transformer作为通用模块/接口,图形感知模块与语言模块对接进行进一步融合计算。通过在多模态语料库上预训练模型,训练数据包括

数据结构 实验 家族族谱项目

数据结构实验家族族谱项目一、家族族谱项目的问题分析1.设计制作自己的家族族谱,确认问题; 家谱记载了一个家族的世系繁衍及重要人物事迹。使用树型结构对家谱进行管理,实现查看祖先和子孙个人信息,插入家族成员,删除家族成员的功能2.分解问题,写出问题陈述,即把问题分解为各个比较小的问题,区分出紧急、严重性或可能性等问题(1).显示家谱图(2).层次遍历家谱图(3).显示第n代人的所有信息(4).按照姓名查询,输出成员信息(包括其本人、父亲、孩子的信息) (5).按照出生日期查询成员名单(6).输入两人姓名,确定其关系(7).给某成员添加孩子(8).删除某成员(若其还有后代,则-。并删除)(9).修改

大模型那么火,教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型

本文分享自华为云社区《大模型那么火,教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》,作者:码上开花_Lancer。近日, LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜!LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI),由MetaAI发布的一个开放且高效的大型基础语言模型,共有7B、13B、33B、65B(650亿)四种版本。其数据集来源都是公开数据集,无任何定制数据集,保证了其工作与开源兼容和可复现,整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token。关于模型性能,LLaMA的性能非常优异:具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3(