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aiXcoder发布首个基于“深度学习大模型”的智能编程商用产品

更大的模型,更强的能力 aiXcoder一直致力于使用深度学习技术研发智能编程机器人产品,此次推出的aiXcoder L版搭载了Billion级大规模参数的深度学习模型,在代码补全率、代码补全长度等关键性能上有了大幅提升...aiXcoder L版的推出即是贴合企业需求而发布的一款基于Billion级参数深度学习模型的智能编程产品。 aiXcoder L企业版,支持企业私有定制 程序代码是企业的核心资产。...为充分保护企业的代码知识产权,aiXcoder L版推出了“企业级私有云大模型 + 开发者本地小模型”的解决方案,在充分保障企业代码安全的基础上,实现企业级智能共享 aiXcoder L版搭载的“Billion...开发者可以在使用原有本地离线模型的基础上,自主选择开启或关闭部署于公有云的Billion级大模型服务,体验行级代码的自动补全。

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系统设计中的快速估算技巧

举个经典的例子,已知 Twitter 2020 年大约有 2000 亿(200 billion)的推文(tweets)发推服务的吞吐量(TPS, transaction per second)是多少,网络带宽要占用...一般需要估算的时候,是来不及去拿计算器的,我们可以简算: 365 days 算多一点,近似于 400 days,这样 200 billion / 400 = 500 million 24 hours 算多一点...另外一个技巧是,尽量习惯用英文的 thousand、million、billion,数字的话每 3 位点一个逗号,比如 1,000,000,000。...存储 存储的算法也是类似的,一年 200 billion 个推文 * 400 bytes = 80,000 GB = 80 TB。...比如经典的短网址应用设计,如果每年有 1 billion 的新网址被添加进来,短网址读写服务各自的吞吐量是多少?需要消耗多少存储空间?需要多少台应用服务器?

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首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型?

同时,在谷歌 Billion Word 基准上,单个GPU运行的横向对比中的表现也做到了最好。LSTM 目前在自然语言处理上有着广泛的应用,卷积的方法会替代递归的方法吗?...同时,在谷歌 Billion Word 基准上,我们也获得了单个 GPU 的最佳表现。在设置中,延迟非常重要,比起递归机制的基线,我们的模型获得了一个维度的加速,因为计算能够多次并行运行。...上图是门卷积神经网络(GCNN)模型与LSTM和RNN 模型在 Billion Word(GBW)数据集基准上进行测试的结果。在单个GPU的情况下,GCNN的性能做到了最好。...上图是WikiText-103(左)和 Google Billion Word (右) 的在不同激活机制模型下的学习曲线。...结果显示,我们的门卷积神经网络在WikiText-103 上打破了记录,在更大型的谷歌Billion Word 基准中,单一GPU上的模型训练表现也优于其他几个强大的 LSTM 模型。

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