2.1 Transformer解密：自注意力機制與位置編碼全解析 引言 Transformer架構自2017年提出以來，徹底改變了自然語言處理領域，并成為當今大語言模型（LLM）的基礎架構。從BERT到GPT，從T5到PaLM，幾乎所有現(xiàn)代大模型都基于Transformer架構。在本節(jié)中，我們將深入解析Transform…

接著上篇文章 [完善我的第一個工作流: 增加循環(huán)邏輯] 繼續(xù)分析 這里我們繼續(xù)打開上篇文章創(chuàng)建的工作流 news_manuscript ，進行完善。 批處理就是并行做事 循環(huán)就是串行做事 1、增加批處理節(jié)點 這樣就添加成功了 2、配置批處理節(jié)點參數(shù) 這里的輸入?yún)?shù)我們選擇上個節(jié)點抓取…

2.2 預訓練模型全家桶：BERT、T5、GPT如何選擇與應用 引言 在上一節(jié)中，我們深入解析了Transformer的核心機制，包括自注意力和位置編碼?；赥ransformer架構，研究者們開發(fā)出了眾多優(yōu)秀的預訓練模型，其中最具代表性的就是BERT、T5和GPT系列。這些模型在各種自然語言處理任…

文章目錄 從0到1：RK3588部署YOLOv11并結(jié)合OpenCV實現(xiàn)實時推理全流程（保姆級教程） 一、前置知識與工具準備 工具清單 二、PT模型轉(zhuǎn)ONNX格式 步驟1：準備YOLOv11的PT模型文件 步驟2：執(zhí)行轉(zhuǎn)換命令 三、ONNX模型轉(zhuǎn)RKNN格式 步驟1：搭建轉(zhuǎn)換環(huán)境 步驟2：編寫轉(zhuǎn)換腳本 步驟3：執(zhí)行…

1.1 揭秘AI入門必修課：從零搭建電商SKU智能分類系統(tǒng) 引言 在人工智能技術飛速發(fā)展的今天，電商行業(yè)面臨著海量商品管理和分類的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的手動分類方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代電商平臺的需求。本章將帶你從零開始，構建一個電商SKU（Stock Keeping Unit）智能分類系統(tǒng)，幫助你掌…

1、創(chuàng)建智能體 智能體相當于你的秘書，你只需要告訴你的秘書需要做什么事情即可 應用就是界面操作，點擊一個按鈕執(zhí)行什么東西，再點擊一個按鈕又執(zhí)行什么東西 2、智能體配置 2.1、模型選擇及模型能力 模型的多輪能力配置： 2.2、工作流配置 找到我們自己發(fā)布的工作流，并添…

2.3 LoRA微調(diào)黑科技：低成本定制專屬大模型 引言 在前兩節(jié)中，我們學習了Transformer的核心機制和主流預訓練模型（BERT、GPT、T5）。雖然這些預訓練模型功能強大，但直接對整個模型進行微調(diào)需要巨大的計算資源和存儲空間。特別是在大模型時代，微調(diào)一個擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億…

隨著城市化進程加速與公共設施需求的多元化，移動崗亭作為靈活、高效的場景化解決方案，正從單一功能向模塊化、智能化、定制化方向演進。尤其在西北地區(qū)，政企采購、景區(qū)升級、社區(qū)改造等場景對移動崗亭的工藝標準、適…