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3年前
PaddlePaddle预训练模型大合集,还有官方使用说明书
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中,我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期,在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模
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3年前
Chapter 2 全程测试:闪光的思想
软件质量其实是在软件开发生命周期中慢慢形成的,或者说,软件质量是内建的(Qualityisbuiltin),而不是测试测出来的。贯穿于软件开发全过程的测试,不仅可以在第一时间内发现缺陷,降低缺陷带来的成本(劣质成本),而且能有效的预防缺陷的产生,构建更好的软件产品质量。2.1测试的左移和右移测试左移:将测试计划与设计提前进行,以及开展需求
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1年前
大模型数据集:揭秘AI背后的魔法世界
一、引言在人工智能的奇幻世界中,大模型数据集如同神秘的魔法书,蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命,使其具备了理解和改变世界的能力。今天,就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱,探索其背后的魔法世界吧!二、大模型数据集:智慧的宝库大模型数据集就如同
飞速搭震撼上线 开启软件开发智能化新篇章
近日,飞速低代码开发平台迎来了一项具有里程碑意义的重大更新——“飞速搭”正式上线。飞速搭通过深度融合前沿的人工智能技术,实现了从需求文档到应用发布的无缝衔接,一键智能生成应用,为软件开发领域带来了全新的突破和变革。“飞速搭”的实现路径高效而清晰。用户只需将
DeepSeek-R1满血版性能飙升四倍,成本大降,竟是因为……
近日,天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级!该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升,更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下,为AI应用落地铺就更为宽广的道路。
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1年前
大模型数据集:构建、挑战与未来发展
一、引言随着深度学习技术的迅速发展,大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集,这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大
TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG) | 京东云技术团队
LangChainLangChain是一个以LLM(大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性:可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O(输入/输出)、Retrieva