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- 在本文中，我们将探索如何使用Spring Boot整合Java Deeplearning4j来构建一个语音识别系统。Spring Boot作为一个流行的Java开发框架，能够为我们提供便捷的开发环境和高效的项目管理方式。而Deeplearning4j则是一个专门为Java开发者设计的深度学习库，它提供了丰富的神经网络构建和训练工具。我们将详细介绍这个语音识别系统的构建过程，包括数据集的准备、神经网 在本文中，我们将探索如何使用Spring Boot整合Java Deeplearning4j来构建一个语音识别系统。Spring Boot作为一个流行的Java开发框架，能够为我们提供便捷的开发环境和高效的项目管理方式。而Deeplearning4j则是一个专门为Java开发者设计的深度学习库，它提供了丰富的神经网络构建和训练工具。我们将详细介绍这个语音识别系统的构建过程，包括数据集的准备、神经网
- 在技术革新的浪潮中，「开源」正成为一股不可小觑的力量！Meta，作为开源领域的佼佼者，其最新推出的Llama 3模型无疑再次证明了其在这一领域的领导地位。近日，Meta（原 Facebook）开源了他们公司的新一代大模型 Llama 3，虽然目前只放出了 8B 和 70B 两个版本，但是在评估结果上已经优于 Claude 3 Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5 等... 在技术革新的浪潮中，「开源」正成为一股不可小觑的力量！Meta，作为开源领域的佼佼者，其最新推出的Llama 3模型无疑再次证明了其在这一领域的领导地位。近日，Meta（原 Facebook）开源了他们公司的新一代大模型 Llama 3，虽然目前只放出了 8B 和 70B 两个版本，但是在评估结果上已经优于 Claude 3 Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5 等...
- Sora这几天的爆炸性新闻，让所有人工智能相关从业者及对应用感兴趣的人群都感到沸腾，震撼到央视也在进行相关的讨论，简直可以和2023年初ChatGPT讨论带来的热潮一般。所以它到底为什么这么火？ 一、什么是SORA?Sora 是OpenAI最新发布的文本生成视频模型，不仅可以生成长达一分钟的视频，且能完全遵照用户的 Prompt 并保持视觉质量。OpenAI 这个公司的格局非常大，他想要做... Sora这几天的爆炸性新闻，让所有人工智能相关从业者及对应用感兴趣的人群都感到沸腾，震撼到央视也在进行相关的讨论，简直可以和2023年初ChatGPT讨论带来的热潮一般。所以它到底为什么这么火？ 一、什么是SORA?Sora 是OpenAI最新发布的文本生成视频模型，不仅可以生成长达一分钟的视频，且能完全遵照用户的 Prompt 并保持视觉质量。OpenAI 这个公司的格局非常大，他想要做...
- 随着最近这些年来基于统计机器学习的自然语言处理的算法的发展，以及信息检索研究的需求，特别是近年来深度学习和预训练语言模型的研究以及国内国外许多大模型的开源，研究人员们构建了多种大规模开源数据集，涵盖了网页、图片、论文、百科等多个领域。在构建大语言模型时，数据的质量和多样性对于提高模型的性能至关重要‘同时，为了推动大模型的语言的研究和应用，学术界和工业界也开放了多个针对大语言模型的开源... 随着最近这些年来基于统计机器学习的自然语言处理的算法的发展，以及信息检索研究的需求，特别是近年来深度学习和预训练语言模型的研究以及国内国外许多大模型的开源，研究人员们构建了多种大规模开源数据集，涵盖了网页、图片、论文、百科等多个领域。在构建大语言模型时，数据的质量和多样性对于提高模型的性能至关重要‘同时，为了推动大模型的语言的研究和应用，学术界和工业界也开放了多个针对大语言模型的开源...
- 大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社... 大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社...
- 大语言模型底层架构之生成式预训练语言模型GPT 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门，此后以GPT 和BERT为代表的基于Transformer 的大规模预训练语言模... 大语言模型底层架构之生成式预训练语言模型GPT 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门，此后以GPT 和BERT为代表的基于Transformer 的大规模预训练语言模...
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