书生浦语大模型作业1

最新推荐文章于 2025-11-25 13:12:19 发布
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#深度学习 #人工智能 #pytorch

本文介绍了如何在书生浦语项目中使用HuggingFace平台获取和下载模型文献，提供了关于大模型操作的Demo示例。

书生浦语大模型作业1

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芷詩
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书生·浦语大模型第二课
03-04
根据提供的信息，“书生·浦语大模型第二课”似乎是指一次课程或者教学活动的内容，主要涉及“浦语大模型”的相关内容。虽然提供的信息较为有限，但从这些线索中，我们可以推测出这可能是一次关于自然语言处理（NLP...
书生浦语大模型实战课 第二课作业（更新）
04-04
### 书生浦语大模型实战课程第二课作业解析与技术难点详解 #### 一、课程背景概述 在书生浦语大模型实战课程中，第二课主要涉及模型的部署与调试过程。本次作业旨在通过实际操作加深学员对模型部署流程的理解，并...
书生·浦语大模型实战营
sorrowyn的博客
05-11 2154
Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。它的整个框架图如下:流式输出：提供 stream_chat 接口作流式输出，本地就能演示酷炫的流式 Demo。接口统一，设计全面升级，提升拓展性，包括：Model : 不论是 OpenAI API, Transformers 还是推理加速框架 LMDeploy 一网打尽，模型切换可以游刃有余；
书生·浦语大模型全链路开源体系-作业1
gy77
05-27 600
大型语言模型的历史可以追溯到2017年,当时OpenAI推出了GPT-1(Generative Pre-trained Transformer)模型,这是一个基于Transformer架构的语言生成模型,在多个自然语言处理任务上取得了突破性进展。通用大模型是指参数量巨大、覆盖广泛的通用模型,这些模型通过海量的训练数据积累了丰富的知识和能力,能够适用于多种不同的任务和模态。相比之前的专用模型,大模型具有更强的迁移学习能力,可以通过少量的细化训练在特定任务上发挥出色的性能。1. 工具链极其完善！
轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo (笔记和作业)
sorrowyn的博客
05-26 1986
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书生·浦语大模型实战营合集
个人小站：www.xiaowangyun.com
04-18 1116
书生·浦语大模型实战营
书生浦语大模型第三次作业
invgh的博客
04-08 341
通过，我分别上传了书生浦语大模型文档以及自问自答形式的茴香豆文档，然后从下图中可以看到茴香豆可以根据文档进行摘要以及高效回答问题。
大模型部署_书生浦语大模型 _作业1基本理论
cfy2401926342的博客
05-21 791
上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学、复旦大学发布新一代大语言模型书生·浦语2.0（InternLM2）。这个大模型包含70亿和200亿两种参数规格，以及基座、对话等版本，向全社会开源并提供免费商用授权。书生·浦语2.0（英文名：InternLM2）核心理念：回归语言建模的本质，致力于通过提高语料质量及信息密度，实现模型基座语言建模能力获得质的提升，进而在数理、代码、对话、创作等各方面都取得长足进步，综合性能达到同量级开源模型的领先水平。
书生浦语大模型训练营L1G2000作业
m0_56612890的博客
11-11 180
书生 浦语大模型实战营-作业 1
kuangkaiming的博客
01-10 630
大模型成为热门关键词大模型成为发展通用人工智能的重要途径从专用模型到通用模型书生大模型的开源历程。
书生浦语大模型-作业三
weixin_40574825的博客
04-13 233
可以看到知识库已经上传完成，之后进入问答过程。首先，在web版中创建知识库。
书生浦语大模型实战课（第二期） 第二课作业
04-04
### 书生浦语大模型实战课（第二期）第二课作业知识点总结 #### 一、使用Powershell配置端口及权限问题处理 在学习过程中，遇到的第一个问题是在使用Powershell配置端口时出现问题，尝试修改端口号并复制密码，但...
书生浦语一期作业和笔记
01-30
通过书生浦语的作业和笔记，读者不仅可以了解InternLM模型的理论基础，还能学习到实际操作技巧和经验，这对于深入理解和应用预训练模型具有极高的价值。对于想进入NLP领域的学习者来说，这是一个宝贵的资源。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1617
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
缺失值插补策略比较线性回归vs.相邻填充在LSTM输入层的性能差异分析
木头大左的博客
11-24 85
对照组A：使用Scikit-learn实现多元线性回归模型，基于完整历史窗口构建自变量矩阵进行缺失推测；对照组B：采用前向/后向相邻观测值加权平均法完成快速修补；评估指标：均方误差(MSE)、夏普比率(Sharpe Ratio)及最大回撤(MDD)，从统计学显著性和风险调整收益双重维度验证优劣。所有实验均在PyTorch框架下搭建双层LSTM架构，保证其他超参数完全一致以突出插补方法的差异效果。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 952
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1177
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
基于LSTM的中文情感分析实战指南
最新发布
像风一样自由的博客
11-25 522
LSTM中文情感分析指南 摘要 本文详细介绍了基于LSTM网络的中文情感分析方法。首先阐述了RNN和LSTM的理论基础，重点分析了LSTM的门控机制如何解决梯度消失问题。接着详细讲解了中文文本预处理的关键步骤，包括使用jieba进行分词、停用词处理和文本向量化。文章提供了完整的模型构建流程，从环境配置、数据准备到LSTM实现，并介绍了模型训练、评估和优化技巧。最后给出了完整代码示例，为中文情感分析任务提供了实用解决方案。该指南特别强调了中文处理的特点，如分词挑战和含蓄表达等问题。
深度学习理论与实战：MNIST 手写数字分类实战
2501_92613722的博客
11-25 830
本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能，为后续学习更复杂网络结构奠定基础。
书生浦语大模型作业
05-13
### 书生浦语大模型作业实现指南 #### 1. 环境配置与模型加载 为了完成与书生浦语大模型相关的作业，首先需要确保基础环境已正确配置。可以通过指定 `local_llm_path` 参数来加载本地模型文件夹路径或 Huggingface ...
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