大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上)
本文通过深入剖析ChatGLM、LLAMA和Baichuan模型的升级路径,以及探讨大型语言模型结构选型,为大家提供了一个系统性的视角,梳理了大型预训练模型的关键要素。我们希望这些知识能够为大家在实际工程中构建更强大、灵活且高效的大型预训练模型提供有力的参考和指导。引言目前大语言模型在各个领域取得了...
大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(下)
更多精彩内容,欢迎观看:大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析(上):https://developer.aliyun.com/article/1396387百川升级之路首先对比下升级前后各大榜单结果,Baichuan-13B较Baichuan-7B模型在...
YOLOv7 | 模型结构与正负样本分配解析
1. 相关工作我觉得yolov7论文的 Related work 的前两小节写得指导性很大。当前目标检测的主要优化方向:更快更强的网络架构;更有效的特征集成方法;更准确的检测方法;更精确的损失函数;更有效的标签分配方法;更有效的训练策略同时还介绍了下模型的重参数化,可以将其看成是一种集成技术。现在可...
YOLOv6 | 模型结构与训练策略详细解析
1. 网络结构改进1.1 EfficientRep Backbone参考了重参数结构化的实现,对多卷积分支的拓扑结构进行融合。其实yolov5中也有使用到,yolov5中对3x3卷积和bn层进行了融合。接下来就是看yolov6的网络结构部分,可以看见这里提出了3个模块:RepConv,RepBloc...
[帮助文档] 如何使用商品评价解析的模型优化功能
对于模型的优化,我们提供如下几个建议:通常来说,样本数据直接影响某一类别的效果。建议有针对性地补充数据。比如,您发现模型对于某一类别效果较差,并且训练数据中的量不多(100条以下),很有可能是该类别数据量太少的原因,这时可以考虑补充该类别的数据。如果某一类效果较差,并且训练数据量也足够(500条以上...
[帮助文档] 商品评价解析有哪些模型
在商品评价解析中,我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明,您可以根据自己的具体场景,选择一个更适合的模型。分类-高性能版-CNN 基于CNN实现,训练和预测速度快,精度略低。 计算资源要求高,建议训练数据量不要超过10w条。分类-高性能版-CNN分类-高精度版-Bert 基于Bert实现,训练...
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