大规模语言模型(LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够学习和生成人类可读的文本。这些模型基于神经网络,利用互联网上的大量文本数据进行训练,拥有数十亿到数万亿个参数。整理了国内外公司和科研机构开源的LLM,展示了它们在自然语言生成、文本分类、机器翻译等领域的应用。
RedPajama项目开源领先的大语言模型创建计划
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Google大数据三大论文的影响及其开源项目启发
在信息技术领域中,Google的三大数据论文——GFS(Google文件系统)、Bigtable和MapReduce,对分布式计算领域产生了深远影响。这些研究详细阐述了Google如何处理和管理海量数据,为后来的开源项目如Hadoop提供了理论基础。以下是这些论文的关键内容和相关知识点: 1. GFS(Google文件系统): GFS是Google开发的一种分布式文件系统,用于存储和处理超大规模的数据。它主要解决了大规模数据分片、容错和高可用性的问题。GFS采用主从结构,由一个主服务器管理和协调,多个Chunk服务器存储数据。文件被划分为固定大小的块,并通过数据复制和心跳机制确保数据的一致性和可靠性。 2. Bigtable: Bigtable是一种专为Google的在线服务设计的分布式数据库系统。它采用表格模型存储数据,支持高效的行、列和时间戳检索。Bigtable利用分层架构和Chubby锁服务提供分布式协调,通过水平扩展和混合负载支持实时读写和批量处理。 3. MapReduce: MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的编程模型。它通过将复杂任务分解为映射和规约两个阶段,实现并行处理和结果聚合。MapReduce系统具备自动容错和任务调度功能,确保任务执行的稳定性和效率。这三大技术共同构建了Google处理海量数据的基础框架,深刻影响了后续开源项目的发展和实现。
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SK 的四大优势:
快速集成: SK 可以轻松地嵌入到任何类型的应用程序中,方便开发人员测试和运行 LLM AI。
扩展性: SK 支持连接外部数据源和服务,使应用程序能够将自然语言处理与实时信息结合使用。
更优的提示: SK 的模板化提示使开发人员能够使用抽象和机制快速设计语义函数,从而释放 LLM AI 的潜力。
新颖而熟悉: 传统编程语言代码始终与 LLM AI 功能交织在一起,从而创建出一种强大而熟悉的开发体验。
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基于Go语言的开源CFD求解器gocfd
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gocfd求解器已实现的功能包括:
NACA 0012翼型模拟 (马赫数 = 0.3, 攻角 = 6度, AUSM+通量格式, 局部时间步长)
马赫数 = 0.5, 攻角 = 0度, Roe格式, 1482个二阶单元, 收敛密度
X动量密度
求解方程组的不连续Galerkin方法 - CFD,CEM
流体动力学融合(模拟太阳)
求解器还实现了时间精确的突然启动瞬态模拟,并提供一阶、四阶和五阶精度选项。
为了提高并行效率,时间步长和边沿通量计算在工作池中进行,从而最大限度地减少线程的启动/停止开销。
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