5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 fromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizer fromtransformers.generationimportGenerationConfig #
torch_dtype="auto",device_map="auto")# 这里对大模型角色进行定义sys_content="You are a helpful assistant"# 获取千问 token 实例defsetup_qwen_tokenizer():returnAutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 设置问答输入信息defsetup_model_input(tokenizer,prompt):# 判断硬件...
1 引言 Qwen2.5是Qwen大型语言模型系列的最新成果。对于Qwen2.5,通义千问团队发布了从0.5到720亿参数不等的基础语言模型及指令调优语言模型。Qwen2.5相比Qwen2带来了以下改进: 显著增加知识量,在编程与数学领域的能力得到极大提升,这得益于我们在这些领域的专业专家模型。 在遵循指令、生成长文本(超过8K个token)、理解...
考虑使用大约 150 层神经网络来求解 ResNet 的数学方程; 对于人类来说,要遍历数千次图,每次手动进行相同的操作来优化参数,都是不可能的。 计算图通过将所有操作逐级映射到图并一次求解每个节点来解决此问题。 “图 1.2”显示了具有三个运算符的简单计算图。 两侧的矩阵乘法运算符给出两个矩阵作为输出,它们经过加...
考虑使用大约 150 层神经网络来求解 ResNet 的数学方程; 对于人类来说,要遍历数千次图,每次手动进行相同的操作来优化参数,都是不可能的。 计算图通过将所有操作逐级映射到图并一次求解每个节点来解决此问题。 “图 1.2”显示了具有三个运算符的简单计算图。 两侧的矩阵乘法运算符给出两个矩阵作为输出,它们经过...
本文将围绕PyTorch框架下的图像分类与分割技术展开详细探讨。 一、PyTorch框架简介 PyTorch是一个基于Python的机器学习库,它提供了强大的GPU加速张量计算能力和自动微分系统,使得深度学习模型的构建和训练变得更加直观和高效。PyTorch的前端接口以Python为核心,后端则实现了自动微分引擎Autograd等核心组件,为用户提供了丰富的...
顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，...
解决问题的明显方法是“手工”。 考虑使用大约 150 层神经网络来求解 ResNet 的数学方程; 对于人类来说,要遍历数千次图,每次手动进行相同的操作来优化参数,都是不可能的。 计算图通过将所有操作逐级映射到图并一次求解每个节点来解决此问题。 “图 1.2”显示了具有三个运算符的简单计算图。
但是嘞,运用这种方法建立词向量会面对一个新的问题:你可以想到成千上万个可能与相似性有关的语义标签,以及设置语义标签的值的方法。 那我们究竟要怎么确定这上千个标签上千个值嘞?难倒要让我们亲手一个个的去编写吗?哈哈,深度学习会帮助我们解决这个问题! 深度学习的核心思想是使用深度神经网络学习特征的表示(表征...
推荐系统会返回一系列的app,这些app都是模型筛选出来用户可能会点击或者是购买的app。当用户看到这些信息之后,会产生一些行为也就是user action,比如浏览(没有行为)、点击、购买,产生行为之后,这些数据会被记录在Logs当中,成为训练数据。 DataBase到Retrieval也就是召回操作,由于DataBase中数据非常大,通常都是上百万,...