大模型学习4——预训练语言模型_用大模型的预训练模型训练模型

MATLAB实战:从零推导合成孔径雷达(SAR)后向投影(BP)算法核心公式与代码实现 本文详细介绍了如何使用MATLAB从零推导合成孔径雷达(SAR)后向投影(BP)算法的核心公式与代码实现。通过基础概念讲解、数学原理推导、距离维脉冲压缩实现及完整MATLAB代码展示,帮助读者掌握SAR成像的关键技术。特别针对BP算法的优化技巧和常见问题提供了实用解决方案,适合雷达信号处理领域的开发者和研究者参考。 阅读详情

word2vec是第一个预训练语言模型,目前,基于 Transformers 的PLMs更普遍

GPT PLM

MLM(masked LM)

GPT-3

Pipeline接口,已经训练好的模型

Tokenization

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Linux运维工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Linux运维全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Linux运维知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加VX:vip1024b (备注Linux运维获取)
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为了做好运维面试路上的助攻手,特整理了上百道 【运维技术栈面试题集锦】 ,让你面试不慌心不跳,高薪offer怀里抱!

这次整理的面试题,小到shell、MySQL,大到K8s等云原生技术栈,不仅适合运维新人入行面试需要,还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。

本份面试集锦涵盖了

  • 174 道运维工程师面试题
  • 128道k8s面试题
  • 108道shell脚本面试题
  • 200道Linux面试题
  • 51道docker面试题
  • 35道Jenkis面试题
  • 78道MongoDB面试题
  • 17道ansible面试题
  • 60道dubbo面试题
  • 53道kafka面试
  • 18道mysql面试题
  • 40道nginx面试题
  • 77道redis面试题
  • 28道zookeeper

总计 1000+ 道面试题, 内容 又全含金量又高

  • 174道运维工程师面试题

1、什么是运维?

2、在工作中,运维人员经常需要跟运营人员打交道,请问运营人员是做什么工作的?

3、现在给你三百台服务器,你怎么对他们进行管理?

4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点

5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?

6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别,工作中你怎么选择?

7、Tomcat和Resin有什么区别,工作中你怎么选择?

8、什么是中间件?什么是jdk?

9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的含义?

10、什么叫CDN?

11、什么叫网站灰度发布?

12、简述DNS进行域名解析的过程?

13、RabbitMQ是什么东西?

14、讲一下Keepalived的工作原理?

15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?

16、mysql的innodb如何定位锁问题,mysql如何减少主从复制延迟?

17、如何重置mysql root密码?

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!**
[外链图片转存中…(img-fybeN1Qc-1712897296228)]

SAPIEN ManiSkill3 入门教程(一) 请注意,table.set_pose(pose) 设置的是演员在世界帧中的坐标系姿势。移除的实体可以再次添加到场景中,但已在场景中的实体则不能再次添加。显示器可以是物理的(如显示器),也可以是虚拟的(如 VNC)。我们可以通过 get_pose()、get_linear_velocity() 和 get_angular_velocity()获取演员的运动量(姿势、线速度、角速度)。现在,让我们创建一个斜坡。例如,您可能需要一个简单的碰撞形状来进行快速模拟,但却需要一个复杂的视觉形状来进行逼真的渲染。 阅读详情

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8个视觉大模型生成式预训练方法

大语言模型的进展催生出了ChatGPT这样的应用,让大家对“第四次工业革命”和“AGI”的来临有了一些期待,LLM和视觉的结合也越来越多:比如把LLM作为一种通用的接口,把视觉特征序列作为文本序列的PrefixToken,一起作为LLM的输入,得到图片或者视频的caption;也有把LLM和图片生成模型、视频生成模型结合的工作,以更好控制生成的内容。当然2023年比较热门的一个领域便是多模态大模型,比如BLIP系列、LLaVA系列、LLaMA-Adapter系列和MiniGPT系列的工作。

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值得细读的8个视觉大模型生成式预训练方法

大语言模型的进展催生出了ChatGPT这样的应用,让大家对“第四次工业革命”和“AGI”的来临有了一些期待,也作为部分原因共同造就了美股2023年的繁荣。LLM和视觉的结合也越来越多:比如把LLM作为一种通用的接口,把视觉特征序列作为文本序列的PrefixToken,一起作为LLM的输入,得到图片或者视频的caption;也有把LLM和图片生成模型、视频生成模型结合的工作,以更好控制生成的内容。

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【大模型实战】1B大模型训练,跟着一起来!

mini_qwen是一个1B参数的开源语言模型项目,包含预训练、微调和直接偏好优化三个训练阶段。该项目基于Qwen2.5-0.5B模型扩展而成,使用智源研究院的16B token预训练数据和9M条微调数据,在6张H800显卡上分别耗时25小时、43小时和1小时完成各阶段训练。项目亮点包括低显存需求(12G/14G)、使用flash_attention_2加速以及完整的训练流程验证。评估显示模型在三个阶段逐步提升,虽DPO阶段效果有限,但为模型调优提供了宝贵经验。项目代码和模型已开源,适合研究大模型训练流程。

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LLM大模型技术的发展与实践

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aolan123的博客 1586
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