集合高级应用MapkeySet()MapEntry:键值对的映射关系对象staticinterfaceEntry<K,V();MapentrySet()getKe

最近OpenAI推出了新的模型——ChatGPT3.5Turbo模型，OpenAI声称，对于许多非聊天用例，ChatGPT3.5Turbo是最佳模型。开发ChatGPT3.5Turbo的最初动机可能是为了减少ChatGPT的巨大计算成本，价格是ChatGPT3.5的十分之一，效果也更好。

在本文中，我们将以chatglm6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。

你可以通过内置函数“issubclass()”检查类的继承关系:Youcancheckforclassinheritancerelationshipswiththe"issubclass()"builtin:classBaseClass:pass

摘要：诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边，比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning)，不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑，今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习：

当考察多个变量间的相关关系时，通常将多个变量的两两关系以矩阵的形式排列起来，R提供了散点图矩阵、相关矩阵等多种可视化方案，囊括了众多函数。本文对R语言相关关系可视化的函数进行了初步梳理（全篇框架如下），后续大家可根据个人需求及函数功能择优选择。!ca2a37780049afa7173657f022b8b242bc816d00(https://yqfi

什么是IoC    IoC容器，最主要的就是完成对象的创建以及维护对象的依赖关系等。    所谓控制反转，包括两部分：一是控制，二是反转，就是把传统方式需要由代码来实现对象的创建、维护对象的依赖关系，反转给容器来帮忙管理和实现。所以我们必须要创建一个容器，同时需要一种描述来让容器创建对象与对象的关系。    Io

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

在本文中，我将结合GPT4的技术报告、GPT4相对于GPT3.5/ChatGPT的提升、GPT4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT4的技术细节。