完整训练代码,对应文章:【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning
2024-06-12 16:03:50 5KB 人工智能 AI FineTune
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Spring AI + ollama + qwen 示例项目-流式、非流式输出 Spring AI与Ollama和Qwen的结合,是一个创新的示例项目,旨在展示如何在Spring框架中实现流式和非流式输出的集成。这个项目通过整合Ollama的数据处理能力和Qwen的响应生成机制,为用户提供了一个高效、灵活的解决方案,以满足不同场景下的数据交互需求。 在流式输出方面,项目利用了Spring框架的响应式编程特性,允许数据以连续的流形式进行处理和传输。这种方式特别适合处理大量数据或实时数据流,因为它可以有效地管理内存使用,同时保持应用的响应性。通过这种方式,用户可以实时接收和处理数据,而不会因为数据量大而导致系统崩溃或响应缓慢。 对于非流式输出,项目则采用了传统的请求-响应模型。在这种模式下,客户端发送一个请求,服务器处理请求后返回一个完整的响应。这种模式适用于不需要实时交互的场景,可以确保数据的完整性和一致性。 通过这个示例项目,开发者可以学习到如何在Spring框架中根据实际需求选择和实现流式或非流式输出。这不仅增强了对Spring框架的理解,也为构建高效、可靠的数据交互应用提供了
2024-06-11 11:14:24 144KB spring 人工智能
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OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步,GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础,今天我们也来凑个热点,研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像,并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外,聊天机器人是否可以输出图像。 使用GPT-4可以抓取网站链接:发送一个链接,他就可以自动抓取内容,并不需要复制粘贴来发送网站的内容。 GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样,语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话,这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。 测试指标明显提高:GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多,所以GPT-4有更多的知识是有道理的,所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。 以上这些就是一些GPT-4新的功能,这个大家应该都看过好几遍了,下面我们来进行另外一个视角的对比 GPT-4 API定价分析 GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通
2024-06-06 15:37:43 674KB 语言模型 AI 人工智能 自然语言处理
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MJ-PROXY-PLUS-3.8.6免授权,功能和商用版本相同,最新版本,由于MJ官网更新,老版本已无法使用MJ-PROXY-PLUS,安装方法和老版本一样,详细可参考MJ-PROXY-PLUS配置教程。 使用自己的MJ账号,支持GPT3.5自动翻译等。 代理 MidJourney 的discord频道,实现api形式调用AI绘图。 免授权仅供个人学习研究使用,商业运营请购买正版。
2024-06-06 04:28:22 61.31MB 课程资源 人工智能 Docker
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人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进
2024-06-05 15:39:14 3.24MB 人工智能
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AIGC生成式人工智能产业全梳理
2024-06-05 14:35:44 6.02MB 人工智能
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人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种前沿的计算机科学技术,其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法,使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中,人工智能体现在诸多领域:如机器人技术,其中机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术,如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术,在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术,应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,从工作场景到日常生活,智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界与社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
2024-05-30 16:43:18 73.07MB python 人工智能 ai
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LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术,它可以通过分析人脸的表情和动作,来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法,对人脸图像进行处理和分析,从而准确地识别人的情感状态,包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析,LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面,它可以应用于人机交互和情感计算领域,例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中,通过识别用户的情绪状态,提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面,LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应,从而改进产品设计和市场营销策略。 此外,LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应,可以评估广告的效果和吸引力,为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域,LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估,帮助医生更好地了解患者的情感状态。
2024-05-29 12:12:51 65.02MB 人工智能 机器学习
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opencv逐帧读取视频转存jpg,一件运行exe
2024-05-29 02:15:00 260.48MB opencv 源码软件 人工智能 计算机视觉
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自1956年人工智能概念提出后,相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后,对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月,据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此,本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果,对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一,首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点,对调查问卷进行修改,剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集,进行缺失值异常值判定,剔除异常数据样本。之后,对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码,对不同的问题下,对应的问题回答设置不同的数值变量,完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二,根据问题一调查问卷的结果,设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标,对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后,分析一级指标下,对应所属的二级指标之间的相关性、关联性,以论述指标选取的合理性。最终,根据分析结果,构建指
2024-05-28 22:12:39 871KB 人工智能
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