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腾讯公布大语言模型训练专利:可提高模型的准确性

天眼查App显示,腾讯科技(深圳)有限公司申请的“大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”专利正式公布。 摘要显示,在该方法中,通过在大语言模型的训练过程中引入第一摘要文本和第二摘要文本,为模型训练提供了更多可学习信息,同时由于第一摘要文本和第二摘要文本包含的信息量不同,且第一摘要文本中包含正确语句和错误语句,通过对同一样本文本的两个不同摘要文本进行对比学习,并区分学习第一摘要文本中的正确语句和错误语句,避免了由于摘要文本单一而导致的模型过拟合和生成不准确等问题,不仅提高了模型的泛化性能,还提高了模型的准确性。 有媒体分析称,腾讯的专利通过多样化摘要文本及对比机制,为模型提供了更贴近真实应用的学习环境,尤其对智能客服、内容生成等需高精度输出的领域具有直接意义。此外,该技术或能加速大模型落地进程。例如,在短文本对话场景中,腾讯曾推出基于混合注意力机制的对话模型专利,若结合新训练方法,有望进一步提升回复的相关性与丰富性。

新晋 AI 开源项目 WGAI 加入 Dromara 社区,轻量级、模块化的 AI 助手框架

🚀 新的起点 我们非常高兴地宣布,WGAI 项目正式加入了 Dromara 开源社区!这是一个重要的里程碑,标志着 WGAI 将能够与更多的开发者和研究者分享其独特的功能,并且共同推动人工智能领域的发展。 关于 WGAI WGAI 是一个开放源码的人工智能项目,它基于 Apache License 2.0 许可证发布。这意味着您可以在满足一定条件下自由使用、复制和分发本作品。在 WGAI 中,用户不仅可以直接利用预训练的模型进行各种应用,还可以根据自己的需求对模型进行自定义训练,以适应特定场景下的要求。 🚀 功能设计 不懂python也可直接执行再也不用担心技术瓶颈 在线训练、在线标注、模型列表 包含OCR、图文、音视频等识别 本地化部署语音识别、热词配置 🚀 四大核心优势 Java全栈友好 - 深度整合Spring生态,提供wgai-spring-boot-starter 自我训练模型 - WGAI 的一大特色是支持用户自行训练模型。通过这种方式,无论是学术研究还是工业应用,用户都能根据自身的数据集和任务目标来优化模型性能 工业级部署 - 支持ONNX导出与TensorRT加速...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。