1 讀后感 Code Llama 是一個(gè)基于 llama2 模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的代碼生成大模型。又針對(duì)代碼填充、長上下文等特殊條件以及人類通常用法進(jìn)行了優(yōu)化，因此它集成了 ll...
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論文閱讀_代碼生成模型_CodeLlama -
論文閱讀_代碼生成模型_CodeGeeX1 讀后感 這是一篇比較早的論文，于 2022 年 4 月至 6 月期間，在 1,536 個(gè) Ascend 910 AI 處理器集群上，對(duì) 23 種編程語言進(jìn)行了訓(xùn)練，總共使...
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論文閱讀_用模型模擬記憶過程1 讀后感 作者試圖用深度學(xué)習(xí)模型來模擬人的記憶過程。論文發(fā)表在 Nature Human behaviour，收稿日期（Received）2023.5.30，發(fā)表日期是 2...
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論文閱讀_語音識(shí)別_Wisper1 讀后感 語音識(shí)別不僅用于語音輸入、語音聊天，生成字幕，還在語音合成，視頻分析等等領(lǐng)域作為工具使用，一方面需要識(shí)別不同語音，不同發(fā)音人的音頻特征，還需要生成合理通順的文本（...
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跨品牌智能家居控制_從原理到實(shí)現(xiàn)_HomeAssistant項(xiàng)目地址：https://github.com/home-assistant/core[https://github.com/home-assistant/core] Sta...
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復(fù)盤_用工具提升效率流量池 從 2017 年 10 月，我開始寫公眾號(hào)，一直以來都是零零散散地寫，讀者也只是隨隨便便地看。而今年在連續(xù)日更了 10 天后，我獲得了今年的第一次流量池推薦。 盡管和...
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語音方向精典論文品讀_HuBERT1 讀后感 HuBERT 是一篇偏向底層技術(shù)的語音領(lǐng)域的精典論文。作者并沒有針對(duì)具體的語音識(shí)別或語音轉(zhuǎn)換的任務(wù)優(yōu)化，HuBERT 研究成果卻成為這些應(yīng)用的基礎(chǔ)。他的研究主要集...
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推薦github熱榜項(xiàng)目_crewAI1 項(xiàng)目地址 https://github.com/joaomdmoura/crewAI[https://github.com/joaomdmoura/crewAI] 2 功...
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論文閱讀_訓(xùn)練大模型用于角色扮演1 讀后感 論文的目標(biāo)是使用模型來模擬具體的人物角色，這個(gè)想法很有意思，有點(diǎn)類似于反思過程的逆向操作。反思的過程是從具體到抽象，我們根據(jù)生活中的具體場(chǎng)景和事件進(jìn)行思考，通過層...