模型王子

TL家有无数个高达机器人的模型,这已经不是一个秘密。终于有一天,你忍不住了,问TL:你家到底有多少个模型呢?

TL:就是不告诉你J

You:说吧说吧,别保密了咯,我不会让老师知道的。

TL:这样吧,我让你猜,你每次猜一个数,我会告诉你比这个数大还是小。你快点猜出来,我马上就要去奶奶家吃饭去了。

你以你的打字速度每1s可以提一个问题,但是由于该遭天杀的网络延迟。TL的回答要在1s之后才会传到你这里来。也就是说,只有当你提出了下一个问题之后,这个问题的答案才会告诉你。

同时,由于TL心高气傲。如果你低估他拥有的模型数量,他就会生气。如果你低估了他K1<=K<=100)次,他就不再陪你玩了。你最开始已经知道,TL的模型数量至少有1个,至多不超过N1<=N<=105)个。下面是一个N=6时的可能的询问过程:

事件

时间

You:你有3个模型吧?

1s

TL:网络延迟,没反应……

1s

You:你有5个吧?

2s

TL:你怕我像你一样,只有3个模型!!!(生气)

2s

You:哦哦哦哦哦,那你有6个?

3s

TL:显然没有5个那么多。哪个像你那么有钱K

3s

You:你有4个模型吧。

4s

TL:都说了没有5个,你还问有没有6个。

4s

You:你肯定是有4个模型咯。

5s

TL:对对对,我有4个模型。傻瓜,猜这么久。

5s

你现在已经知道TL的模型数量不少于1个,不超过N个。并且知道TL生气K次之后就不会再陪你玩了,请你算算,最优询问策略在最坏情况下,至少需要多少秒才能问出具体的模型数量。

 

 

先把题贴出来,这道题太搞笑,TL=汤琳......使我们语文老师兼班主任....这道题一定能使她的名字在华育永流传.......

 

这道题出自2006年全国信息学冬令营讲座,题目很难,类型是猜数,我一点想法也没,放着以后做

### 大模型基础概念 大模型是指参数量巨大、计算资源消耗高的机器学习模型,尤其指那些通过大量数据训练得到的深度神经网络。这类模型具备强大的表征能力和泛化能力,在自然语言处理等领域取得了显著成果[^1]。 ### 架构设计 架构上,大模型往往采用多层Transformer结构或其他变体形式构建而成。以GPT系列为代表的自回归解码器仅含Decoder部分;而BERT则基于Encoder-only模式工作。这些模型利用注意力机制捕捉输入序列中的长期依赖关系,从而实现更高效的特征提取与表达。 ### 训练过程 在微调过程中,通常会使用已经预训练好的大型基座模型作为初始模型。这种做法不仅能够加速收敛速度,还能有效提升下游任务性能表现。具体而言,先在一个大规模无标注语料库上执行预训练阶段的任务(如掩蔽语言建模),再针对特定应用场景下的有监督数据集实施精细化调整操作。 ### 部署方式 对于工业级应用来说,高效稳定的部署至关重要。华为云提供了全栈式的AI解决方案,其产品线涵盖了从硬件支持到软件工具链等多个层面的内容。例如,昇腾/鲲鹏芯片提供强劲算力支撑;MindSpore框架优化了分布式训练体验;ModelArts平台简化了整个开发生命周期管理流程,使得开发者可以更加专注于业务逻辑本身而非底层技术细节[^2]。 ### 场景应用 得益于卓越的语言理解及生成能力,大模型被广泛应用于各类实际问题解决当中: - **智能客服**:自动回复用户咨询并解答常见疑问; - **内容创作辅助**:帮助撰写文章、诗歌等创意作品; - **代码编写建议**:依据上下文环境给出合理的编程指导; - **情感分析服务**:识别文本情绪倾向用于舆情监控等方面。 ```python import torch from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') input_text = "Once upon a time" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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