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GPT-3/ChatGPT复现的经验教训

作者:杨靖锋,现任亚马逊科学家,本科毕业于北大,硕士毕业于佐治亚理工学院,师从 Stanford 杨笛一教授。 译文由杨昊桐翻译,王骁修订。感谢靳弘业对第一版稿件的建议,感谢陈三星,符尧的讨论和建议。(本文经授权后由OneFlow发布。原文:https://jingfengyang.github.io/gpt) 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了?我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT? 对于那些想要复现一个属于自己的 GPT-3 或 ChatGPT 的人而言,第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 这篇博客 包括我在仔细重新检查了一系列文章的细节之后给出的总结,以及对上面两个问题我个人的思考。这些文章包括且不限于:GPT-3, PaLM, BLOOM, OPT, FLAN-T5/PaLM, HELM 等。均为个人意见,仅供参考。如果您有更可靠的参考资料或者更实际的经验,欢迎指正。 1 为什...

基于头肩部检测的过线客流统计

摘要:通过本教程,我们学习了另一类客流统计应用——过线客流统计,通常用于室内出入口,摄像头会架设在高处俯拍,使用头肩部检测可以减少人与人之间的遮挡。 本文分享自华为云社区《客流分析之基于头肩部检测的过线客流统计》,作者:HiLens_feige 。 1.基于头肩部检测的过线客流统计 除了划区域客流统计之外,另一类常见的客流统计场景是过线客流统计,本文介绍基于头肩部检测的过线客流统计技能:采用头肩部检测人形并进行跟踪,当头肩部中心点跨过事先划定的线段时,增加客流计数;过线前后的人形将使用不同颜色的框表示,画面中也会实时显示客流数量。 准备工作 本文将使用华为云ModelArts进行人形检测模型的训练,并使用ModelBox框架进行应用开发,使用前开发者需要完成如下准备工作: 参考此教程完成设备的注册; 参考此教程完成ModelBoxSDK的安装。 2.技能开发 这个应用对应的ModelBox版本已经做成模板放在华为云OBS中,可以用sdk中的solution.bat工具下载,接下来我们给出该应用在ModelBox中的完整开发过程: 1)下载模板 执行.\solution.bat -l可看...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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