面向自然语言的模型：意图理解与参数提取 面向自然语言的模型在 AI Agent 处理 API 调用的流程中，承担着理解用户意图、提取关键信息的重任。...在规划输入输出（JSON）格式时，模型会依据 API 的要求和自然语言指令中的信息，生成规范的 JSON 数据结构。...模型协作与实际执行：赋能代码工作与自主运行 在实际执行过程中，自然语言模型与代码模型的协作更为紧密且深入。...面向自然语言的模型：意图理解与参数提取 面向自然语言的模型在 AI Agent 处理 API 调用的流程中，承担着理解用户意图、提取关键信息的重任。...模型协作与实际执行：赋能代码工作与自主运行 在实际执行过程中，自然语言模型与代码模型的协作更为紧密且深入。
实现动手自主学习的途径是通过大型语言模型（LLM）。Jon Udell 展示了教育科技行业如何利用人工智能。...准则 2: 永远不要相信，要验证 遵循准则 2(见 7 个指导语言模型工作的原则)，我下一步的行动是: Jon: 听起起来不错，请写一个测试来证明它可行。...接下来发生的事情我之前提到过，在《语言模型如何帮助一个网站改版》一文中: ChatGPT 编写并运行了测试。如果您还没有看到这种情况发生，那简直令人难以置信，我感觉许多人还没有看到过。...在我上一份工作中，我写了很多SQL，在我当前的工作中我也写了很多。在上一份工作中，我从未发现过对 cross join 的需求。...作为SQL从业者，我可以反其道而行，了解熟悉的SQL习语在R或Python中的运用。
在大型视觉语言模型（例如，GPT-4，LLaVA等）中，存在的一个知名困境是，尽管增加视觉标记的数量通常可以提高视觉理解，但它也会显著增加内存和计算成本，尤其是在长期或流式视频帧处理场景中。...尽管现有的基于视频的大多模态模型(LMMs)在一般视觉内容理解和推理方面显示出显著的能力，但这些模型主要在离线环境中运行，对于在视频中的特定帧 Level 提供回答，这在需要连续视频帧的及时、简洁和帧对齐回答的在线环境中是不足够的...作者的方法 在本节中，作者引入了作者的VideoLLM-MoD框架，一种训练在线视频大型语言模型的有效方法，以具有更大的视觉分辨率。 Model architecture....假设语言模型有个总隐藏层，其中和分别表示隐藏层维度和FFN的中间大小。输入序列与个视觉标记和个语言标记交叉。作者以比例在解码层的个位置中插入LayerExpert。...**为了进行公平的比较，作者使用与 VideoLLM-MoD 中的视觉编码器和语言模型相同的视觉编码器和语言模型重新实现了 VideoLLm-Online [8] Baseline 。
centos安装方式，采用阿里云的镜像和安装脚本 或者到https://store.docker.com/search?...type=edition&offering=community下载相应系统的安装包安装 #安装docker客户端 curl -sSL http://acs-public-mirror.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com.../docker-engine/internet | sh - #配置加速镜像 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<...-'EOF' { "registry-mirrors": ["的阿里云专业加速地址.mirror.aliyuncs.com>"] } EOF sudo systemctl...安装包下载，双击安装就完事了。
运行AI大模型可以在Docker容器中运行吗？ 摘要 在AI技术飞速发展的今天，大模型成为了研究和开发的热点。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，为AI模型的部署和运行提供了新的可能性。...本文将详细探讨AI大模型在Docker容器中运行的可行性、优势与挑战，并提供实际操作的步骤和示例。通过本文，无论是AI新手还是资深开发者，都能对在Docker中运行AI大模型有一个全面的了解。...关键词包括AI大模型、Docker容器、模型部署、性能优化等。 引言 随着人工智能技术的不断进步，AI大模型在图像识别、自然语言处理等领域展现出了巨大的潜力。...优势与挑战 优势：提高模型的可移植性和可复现性，简化部署流程，易于扩展和维护。 挑战：资源管理、性能优化、安全性问题等。 QA环节 Q：在Docker容器中运行AI大模型，是否会有性能损失？...小结 将AI大模型部署在Docker容器中，不仅能够提升开发和部署的效率，还能在一定程度上优化资源的使用。然而，这一过程需要对Docker容器化技术和AI模型部署有深入的了解。
在本研究中，作者选择了最新的且广泛使用的模型进行比较和讨论。 CLIP[21] 是第一个广为人知的视觉语言预训练视觉基础模型。关键思想是使用自然语言监督预训练一个可迁移的视觉编码器。...零样本分类可以有效地评估视觉和文本特征的对齐情况，在本节中，作者将比较通过视觉语言对齐训练的各种最先进模型的特征质量，这些模型用于实际零样本动作分类任务。...Comparisons on Action Segmentation 在本节中，作者将比较在动作分割任务中视觉语言模型的性能。...视觉语言模型在零样本动作分割中可以使用吗？对于零样本帧级动作分割，一种解决方案是将零样本动作分类应用于每个帧，这更为复杂。...5 Conclusion 在这项研究中，作者评估了最先进的视觉-语言模型在细粒度动作识别方面的表现，重点关注零样本动作分类和动作分割。
引言 随着人工智能技术的迅猛发展，语言模型在自然语言处理领域的表现日益出色。作为数据库操作的核心语言，SQL 的生成与理解能力已成为评估语言模型实用价值的重要标准之一。...不同参数量的语言模型在处理 SQL 任务时表现出显著差异。 本文旨在探讨模型参数量如何影响其 SQL 处理能力，并通过具体案例分析揭示这一现象背后的原因。...一、模型参数量与能力的关系 语言模型的参数量通常与其理解和生成能力密切相关。小规模模型（参数量在百万至千万级）受限于计算资源和训练数据，在复杂任务中的表现往往较为有限。...了解更多《大模型 SQL 能力测评》 二、不同参数量模型的表现 小规模模型（百万级参数） 小规模模型在 SQL 任务中通常表现较弱。...中规模模型（亿级参数） 亿级参数的模型（如拥有 10 亿参数的模型）在 SQL 任务中表现有了显著提升。 这类模型可以较好地处理单表查询甚至简单的多表连接。
在人力资源领域，许多人力资源主管现在正在使用大语言模型进行招聘、绩效管理和指导。 同时我们也看到了生成式AI在软件开发领域取得的进步。...达到人类水平的语言理解：这些模型具有理解和生成语言的能力，可以部分或全部自动化企业中的语言理解和写作工作。...代码解释和生成：像GPT-4代码解释器等先进模型可以理解和生成代码，实现与企业中的传统软件无缝对接。 内置多语言支持：开箱即用支持20多种语言，这些模型可以轻松实现全球化应用。...目前的局限性 像GPT-4这样的大型语言模型(LLM)基于本质上具有概率特性的神经网络。这意味着对同样的输入，每次运行都可能产生略有不同的输出，因为模型结构中存在随机性，训练过程也具有随机性。...LLM的不确定性使编写和运行稳定、可重复的测试变得困难。 风险管理：由于LLM的概率性质，其输出总会存在不确定性。这可能增加业务应用中的风险，特别是在敏感领域。
函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...训练数据：上证指数的2007～2009 测试数据：沪深300成份股2010～2015 交易规则：longmode在样本内收益最大对应的隐状态 & shortmode在样本内收益最大对应的隐状（交集）...，然后在每天入选的股票中平均分配资金 （注：0票就相当于平均分配资金在投票>0的股票上） n=5 n=15 50个HMM模型里10-18个投票，结果都挺理想了！
PHPStorm整合一些了Docker相关的功能，并有官方的Docker镜像 下面介绍怎么通过PHPStorm创建并运行一个docker容器项目，以Windows系统为例 运行 Docker...PHPStorm连接上会显示 success image.png 鼠标右键选择 Run 'docker-compose.yml'，通过PHPStorm下载镜像并运行容器...image.png 可以看到本机安装过的Docker的容器和镜像。...image.png 总结： 使用docker大大方便了咱们的环境搭建流程。 这篇文章我是看了官方的视频(需访问外国网站) 后写的。...还有配置文件只配置了apache服务器，关于mysql等官方镜像中其实也提供了。请自行修改docker-compose.yml。
摘要除了广泛研究的政治活动外，美国福音派运动还拥有发达但较少被外界关注的文化与文学层面。然而基督教小说研究相对匮乏，现有学术关注主要集中在爆红的《末日迷踪》系列。...本研究使用计算工具既提供了基督教小说类型的广泛主题概览，也对其作者如何描绘神圣行为进行了定向探索。方法与人类标注员合作，首先制定了"神的行为"的定义和编码手册。...随后将这些为人类标注员设计的指导方案适配用于近期开发的轻量级语言模型，并在更大规模模型的辅助下进行优化。笔记本级别的轻量级模型能够匹配人类标注效果，即使任务本身具有微妙性和挑战性。...发现通过使用这些标注，研究揭示了《末日迷踪》系列与更广泛的基督教小说之间存在显著且有意义的差异，同时男性与女性作者的作品之间也存在明显区别。...技术贡献本研究展示了轻量级语言模型在复杂叙事标注任务中的实用价值，为宗教文本计算分析提供了可扩展的解决方案，同时保持了与人工标注相当的质量标准。
Docker简介 [1497583599574_3280_1497583599787.png] Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的...简单说，Docker让整个运维环境标准化，真正实现build（构建）、ship（部署）、run any app，Anywhere（无差异的在任何环境中运行应用）。...Docker在游戏领域的应用模式 Docker通过与母机共享内核，具有轻量级、启动速度快、支持在线升降配（cpu+内存）等特点，并且基于镜像可以非常快速的构建一致性环境用于业务的集成发布、扩缩容、故障处理等场景中...但我们也知道在游戏业务中，不管是扩缩容，还是故障处理都有很高的时效要求，运维是不可能手动一步步去处理的。所以这里在环境一致性和交付效率上也遇到一些新的挑战，比如： 1....并且通过跟周边系统的打通，运维日常的发布、扩缩容、故障处理也都可以自动实现。 在容器化运维的新时代，尽管一切还在摸索中，但我们已经可以看到新趋势下容器技术给业务运维带来了前所未有的优势和挑战。
前面我们有文章介绍过如何在 Kubernetes 集群中使用 GitLab CI 来实现 CI/CD，在构建镜像的环节我们基本上都是使用的 Docker On Docker 的模式，这是因为 Kubernetes...集群使用的是 Docker 这种容器运行时，所以我们可以将宿主机的 docker.sock 文件挂载到容器中构建镜像，而最近我们在使用 Kubernetes 1.22.X 版本后将容器运行时更改为了...在每次构建镜像的时候，GitLab Runner 都会启动一个包含3个容器的 Pod，其中一个就是运行 Docker 守护进程的 Docker DIND 容器，构建的容器会去连接到运行在同一个 Pod...上的 Docker 守护进程，由于 Pod 中的所有容器共享同一个 network namespace，构建镜像的 Docker CLI 能够通过 localhost 直接连接到 Docker 守护进程进行构建...将 Docker DIND 服务部署完成后，我们就可以在 Gitlab CI 中使用这个守护程序来构建镜像了，如下所示： tages: - image build_image: stage
今年来，deepseek深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域的应用取得了显著进展。然而，这些模型通常包含大量的参数，导致计算资源需求较高，难以在实际应用中部署。...训练学生模型：在学生模型上进行训练，使其在保持较小规模的同时，尽可能模拟教师模型的行为。在DeepSeek中，模型蒸馏技术用于优化搜索引擎的查询理解和排序过程。...通过将大型NLP模型的知识蒸馏到小型模型中，DeepSeek能够在保证搜索质量的同时，实现快速响应用户查询。...与其他模型的比较为更全面地评估模型蒸馏在DeepSeek中的应用效果，我们将其与其他几种常见NLP模型进行比较：从表中可以看出，经过模型蒸馏优化后的DeepSeek在保持较低参数量和快速推理速度的同时，...结论综上所述，模型蒸馏技术在DeepSeek搜索引擎中的应用有效解决了大型NLP模型在实际部署中的难题。通过将教师模型的知识高效迁移到学生模型，DeepSeek实现了在资源受限环境下的高质量搜索服务。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...回归模型的解读 回归模型可以简单这样理解： 如果模型为 log(wage)=x0+x1*edu+u 的形式，则可以简单理解为：X每变化一个单位，则Y变化的百分点数； 如果模型为 log(wage)=x0...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
可以使用 docker pull 指令下载 busybox:latest 镜像：PS C:\Users\yhu> docker pull busybox:latestlatest: Pulling from...C:\Users\yhu>下载后，可以看到 busybox 镜像只有 4.26 MB：PS C:\Users\yhu> docker image lsREPOSITORY...TAG IMAGE ID CREATED SIZErepo-docker.isharkfly.com/docker-hub/visatrack...22d84a66cda4 17 months ago 43.6MBPS C:\Users\yhu>如果只说是大小来说，Alpine 也大不了多少，但 Alpine 提供了更多的功能...这也就是为什么 Docker 官方切换到 Alpine 的原因。
---- 磐创AI分享 来源 | medium 作者 | Devyanshu shukla 编译 | Flin 在这篇文章中，我们将讨论关于语言模型（LM）的所有内容 什么是LM LM的应用...如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子（单词序列）的概率或序列中下一个单词的概率的模型。...主要的区别在于，在语言模型中，单词顺序很重要，因为它试图捕捉单词之间的上下文，而在单词嵌入的情况下，只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity...语言模型的应用 语言是NLP的主要组成部分，在很多地方都有使用，比如， 情感分析 问答 总结 机器翻译 语音识别 生成语言模型 有不同的方法来生成语言模型，让我们逐一查看它们。...所有的RNNs都是由一系列重复的神经网络模块组成的。在标准RNN中，这个重复模块将有一个非常简单的结构，比如一个单一的tanh层。在LSTMs中，重复模块具有不同的结构。
2.集合的类型 在进一步详细介绍之前，您应该了解的一些基本概念是： 平均：它被定义为 在回归问题的情况下或在预测分类问题的概率时从模型中获取预测的平均值。 ?...堆叠：在堆叠多层机器时，学习模型彼此叠加，每个模型将其预测传递给上面层中的模型，顶层模型根据模型下面的模型输出做出决策。...多数表决：在多数表决中，我们将为大多数模型预测的观察指定预测。...我们可以使用线性回归来制作线性公式，用于在回归问题中进行预测，以便在分类问题的情况下将底层模型预测映射到结果或逻辑回归。 在同一个例子中，让我们尝试将逻辑回归和GBM应用为顶层模型。...在步骤2中需要注意的一件非常重要的事情是，您应始终对训练数据进行包预测，否则基础层模型的重要性将仅取决于基础层模型可以如何调用训练数据。
LLM在许多领域都有广泛的应用，如搜索引擎、机器翻译、自然语言理解、智能客服、语音识别、内容审核等。它可以帮助人们更高效地处理大量的自然语言数据，提高语言处理的准确性和效率。...附： 解决大模型对话中的幻觉问题，可以考虑以下几个方面： 数据增强：通过在输入数据中添加噪声或随机性，增加模型的泛化能力，减少幻觉问题。...例如，在文本生成过程中，可以通过随机插入停用词、改变词序、使用伪词等技术，使模型在训练过程中更加鲁棒。 模型微调：针对特定任务，对预训练大模型进行微调，使其更好地适应特定领域。...调整模型架构：通过调整模型的架构，使模型能够更好地处理对话任务中的信息，避免幻觉问题的出现。例如，可以增加模型的语言表达能力、记忆能力等。...验证和测试：在应用大模型进行对话生成之前，需要对其进行充分的验证和测试，以确保其在实际应用中能够满足用户需求，避免幻觉问题的出现。
结合最近的实践经验，抛砖引玉浅聊triron在模型推理中的应用，主要从triton的基本原理、应用、关键参数配置等方面阐述。...一、基本原理原理Triton 是 OpenAI 开发的一种编程语言和编译器，旨在简化 GPU 编程，特别是针对深度学习和高性能计算（HPC）中的自定义内核优化。...在Triton Inference Server中，Multi-Model（多模型）、Ensemble Model（集成模型）和BLS（Business Logic Scripting）Model是三种不同的模型管理方式...不同模型可能由不同团队开发，需独立更新。资源隔离：对性能敏感的模型单独部署（Multi-Model），避免被其他模型拖累。2....Ensemble Model（集成模型）功能将多个模型组合成一个逻辑上的“超级模型”，自动处理模型间的输入/输出传递。避免客户端多次调用，减少网络开销（如预处理→模型A→模型B→后处理）。
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