大模型应用开发入门分享
大模型作为新兴领域,不断地冒出来新的专有术语和新的概念,让大家觉得很神秘,捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型,本次分享最主要就是大模型的基本范式,通过范式将这些神秘感去除。
大模型作为新兴领域,不断地冒出来新的专有术语和新的概念,让大家觉得很神秘,捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型,本次分享最主要就是大模型的基本范式,通过范式将这些神秘感去除。
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,知识已然跃升为极具潜力的宝贵资源,越来越多的人渴望借助知识的力量创造财富,在此之前,我们有必要先透彻了解知识的本质,这是实现知识变现的基石。
def find_longest_chain:# 牌的顺序card_order = ['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K', 'A']card_set = set(card_order)#
Input 接口作为一种用于将外部设备或信号输入到主设备的物理或逻辑接口,广泛应用于电子设备、计算机、影音系统等诸多场景。依据应用领域的不同,Input 接口在类型和功能上存在差异,以下为您展开详细分类说明:
def service_dependency:import syssys.setrecursionlimit(10000) # 防止递归深度过大# 读取输入N = int(input)M = int(input)# 构建依赖图graph = [ for _ i
定义:在预训练大模型(如GPT、BERT)的基础上,使用特定领域或任务的数据进行额外训练,使模型适应新任务。类比:类似“博士生在通识教育(预训练)后,专攻某个研究方向(微调)”。
模型 adapter input b instruction 2025-04-02 00:36 5
def can_teach:# 读取输入n, m, k = map(int, input("请输入 n, m, k (用空格分隔): ").split)rebel_positions = set(map(int, input("请输入刺头所在位置 (用空格分隔
INPUT ={focus}OUTPUT = {description} \n ![lMG] (https://image.pollinations.ai/prompt/(description)) (description) = {foucsDetailed
图片 deepseek input description 2025-03-13 06:46 5
def max_consecutive_trees(N, dead_positions, K):dead_positions = [0] + dead_positions + [N + 1]max_length = 0for i in range(1, len
def find_friends(N, heights):stack = result = [0] * Nfor i in range(N - 1, -1, -1):while stack and heights[stack[-1]]
def max_packages(weights, capacity):sorted_weights = sorted(weights)total_weight = 0count = 0for weight in sorted_weights:if total
def schedule_tasks(machines):# 按照运行时间 J 从大到小排序machines.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)total_time = 0current_time = 0for B,
首先我们需要创建一个类,这个类就像PLC编程中的指令一样,拖一个指令到PLC程序中,相当于实例化这个类的实例,其实C#代码的实现和PLC指令的实现原理是一样的,只不过在PLC中,是厂家封装好了,我们直接使用。
# 读取面试官的最多面试人次 mm = int(input)# 读取当天总的面试场次 nn = int(input)# 读取每场面试的起始时间和结束时间,并存储在 arr 列表中arr = [list(map(int, input.split)) for i
def merge_arrays(fixed_length, num_arrays, arrays):result = # 通过循环处理每行数组while any(arrays): # 只要还有数组没空for i in range(num_arrays):if
total = int(input) # 读取员工的总人数arr = list(map(int, input.split)) # 读取员工的能力数组并转换为整数列表n = int(input) # 读取目标能力值 N# 算法入口def result:arr.s
领域模型微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 的核心在于使用高质量的指令数据来引导模型学习特定领域的知识和技能。 指令和数据输入格式的设计直接影响着模型能否有效学习,以及最终的微调效果。 总的来说,SFT 的数据格式需要围绕“指令
模型 json 医学论文 input instruction 2025-03-19 15:06 6
BEIJING, March 17 (Xinhua) -- China's commitment to increasing its input into global development cooperation remains unchanged, sa
remains input developmentcoope 2025-03-18 14:02 6
def find_seat(seatNum, seatOrLeave):seats = [0] * seatNum # 0表示座位空,1表示座位被占用last_seat = -1for action in seatOrLeave:if action == 1:
人工智能(AI)技术的迅猛发展推动了各行各业的数字化转型。图像分类,作为计算机视觉领域的核心技术之一,能够让机器自动识别图像中的物体、场景或特征,已广泛应用于医疗诊断、安防监控、自动驾驶和电子商务等领域。