人工智能

【Python】【ChatGPT】本地部署ChatGPT学习记录

学习一下GPT项目的相关使用和部署 一、GPT4ALL模型 Github:https://github.com/nomic-ai/gpt4all GPT4ALL项目部署简易,但是在运行体验上一般,并且是只调用CPU来进行运算,看官方文档介绍在嵌入式上有比较大的优势,但是目前个人对嵌入式方向接触不深,仅在本机部署使用。 本机配置(CPU:i5-8400、显卡:1060、内存:8) 1、模型下载

Python编程 / 人工智能 2024年06月04日  37

LLM在text2sql上的应用

一、前言: 目前,大模型的一个热门应用方向text2sql它可以帮助用户快速生成想要查询的SQL语句。那对于用户来说,大部分简单的sql都是正确的,但对于一些复杂逻辑来说,需要用户在产出SQL的基础上进行简单修改,Text2SQL应用主要还是帮助用户去解决开发时间,减少开发成本。 Text to SQL: 简称Text2SQl,是将自然语言文本(Text)转换成结构化查询语言SQL的过程,属于自然

人工智能 2024年05月21日  46

一文搞懂深度信念网络!DBN概念介绍与Pytorch实战

本文深入探讨了深度信念网络DBN的核心概念、结构、Pytorch实战,分析其在深度学习网络中的定位、潜力与应用场景。 关注TechLead,分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、概述 1.1 深度信念网络的概述 深

人工智能 2024年05月12日  58

面向AI编程:探索可视化分析模型

大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源,能针对用户提出的问题提供不同形式的回答,但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰,但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下,文本表达存在局限性。可以想象,将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探索和实现思路。 效果展示 AI 可视化分析模型是结合了 LLM 的能力,依据用户的需求生成互动式

人工智能 2024年05月10日  64

keras.layers.Conv2D()函数参数怎么使用

今天小编给大家分享一下keras.layers.Conv2D()函数参数怎么使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。 tf.keras.layers.Conv2D() 函数 Conv2D (二维卷积层) 这一层创建了一个卷积核,它与这一层的输入卷积以产生一个输出张量 当使

人工智能 2024年02月08日  61

gpt4人工智能怎么下载并注册

今天小编给大家分享一下gpt4人工智能怎么下载并注册的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。 一、gpt4人工智能下载: 1、首先需要将手机连接到电脑,并且在电脑上打开“设备管理器”检查手机有没有正常的驱动程序; 2、打开GPT网站,根据提示操作,按照步骤连接手机; 3、进入G

人工智能 2024年02月07日  91

【阅读笔记】Rapid, Detail-Preserving Image Downscaling

Rapid, Detail-Preserving Image Downscaling(快速的图像缩放技术) 该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法,并确定滤波器的权值,使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说,它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。 从信息论的角度来看,偏离中心像素的邻域的一些像素数据可能携带有价值的信息,也可能是噪声或超出奈奎斯特频率的信息。 根据Beghdadi等人[2

人工智能 2024年02月01日  83

ChatGPT-4 Vision 催生万亿产业

(做了多年视觉分析,谨以忐忑的心情写下本文) 2023年9月25日,微软发布ChatGPT-Vision的研究报告(文章末尾有下载地址),同日openai发布重要更新:听,说,看。 2023年10月3日,openai发布Dall-E3.0。距离ChatGPT获得全部人类技能,还差触觉,嗅觉和味觉。 听,说基于文本,Dall-E有Midjounery大家已经熟悉了。今天重点说下Vis

人工智能 2024年02月01日  76

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