Github: GitHub - QwenLM/Qwen-VL: The official repo of Qwen-VL (通義千問-VL) chat & pretrain...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：弗吉尼亞州
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InternVL 系列調(diào)研MLLM模型基本范式： 1.主要調(diào)研InternVL 2.0-40B InternVL2-40B: 總計(jì) 40.07B; Vit: 5.54B; 143.17M；LLM: ...
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大模型相關(guān)計(jì)劃資料匯總
簡(jiǎn)單計(jì)劃： megatron deepspeed 代碼閱讀筆記（20230925更新中） - 知乎 (zhihu.com)[https://zhuanlan.zhihu.co...
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Ch03-02. 使用Tensorboardx可視化tensorboard安裝pip install tensorboard然后安裝tensorboradx~~ pip install tensorboardx~~ pytor...
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Ch03-01.使用Visdom進(jìn)行可視化(Pytorch入門)
Visdom的安裝很簡(jiǎn)單，直接使用命令pip install visdom安裝即可。 在安裝完成后，使用命令python -m visdom.server 在本地啟動(dòng)服務(wù)器，...
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FLAT: 屠榜NERPaper Name: FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer論文鏈接https://arxiv.org/pdf/2...
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文檔智能理解相關(guān)文檔智能理解：通用文檔預(yù)訓(xùn)練模型與數(shù)據(jù)集[https://www.sohu.com/a/434296274_787107]附錄 [1 ]LayoutLM 論文：https:/...
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Ch02-02.數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理(Pytorch基礎(chǔ))
Pytorch通過torch.utils.data對(duì)一般常用數(shù)據(jù)加載進(jìn)行封裝，可以容易的實(shí)現(xiàn)多線程數(shù)據(jù)預(yù)讀和批量加載，并且torchvision已經(jīng)預(yù)先實(shí)現(xiàn)了常用圖像數(shù)據(jù)集合...
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常用深度學(xué)習(xí)模型壓縮和加速模型壓縮和加速是兩個(gè)不同的話題，有時(shí)候壓縮并不一定能帶來加速的效果．壓縮重點(diǎn)在于較少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，加速則側(cè)重在降低計(jì)算復(fù)雜度，提升并行能力．模型壓縮和優(yōu)化可以從主要三個(gè)層次上來...
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2020-10-03各種LossFunction匯總１. Softmax loss:鼓勵(lì)目標(biāo)類別的輸出比其他要大，但是從其公式圖像上可以看出，Softmax鼓勵(lì)不同類別特征分開，但是并不鼓勵(lì)分開很多，所以會(huì)出現(xiàn)如下圖情況， s...
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Ch02-01.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包nn和優(yōu)化器optm(Pytorch基礎(chǔ))
pytorch 官方api[https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#...
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Ch01-04.數(shù)據(jù)并行(Pytorch入門)這一講主要介紹如何使用DataParallel使用多GPU， 1. 導(dǎo)入和參數(shù) Device device = torch.device('cuda:0' if torch....
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Ch01-03.構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Pytorch入門)
使用torch.nn包來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上一講是autograd,nn包以來autograd包來定義模型并求導(dǎo)，一個(gè)nn.Module包含各個(gè)層和一個(gè)forward(input)...
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Ch01-02.自動(dòng)求導(dǎo)(Pytorch入門)
自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制 PyTorch 中所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是 autograd 包。 我們先簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)包，然后訓(xùn)練第一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。autograd包為張量上的所有操作提供...
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Ch01-01.Tensor操作(Pytorch入門)
1. 以_結(jié)尾操作 2. .size()和.view()方法類似與numpy里面的.shape和.reshape() 3.以結(jié)尾的操作都會(huì)用結(jié)果替換原來變量， 例如x.cop...
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2020-08-21 GPT3簡(jiǎn)介GPT-1 論文 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(2018) GPT-2 論文 Lan...
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(一)Transformer及其attention詳解GPT-2是基于海量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的基于Transformer的巨大模型。本文探索GPT-2模型架構(gòu)，重點(diǎn)闡述其中關(guān)鍵的自注意力(self-attention)層。 Part1...