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LLaMA3超大规模预训练模型低比特量化性能研究
本文对LLaMA3超大规模预训练模型进行了低比特量化性能研究,评估了不同量化方法在不同比特宽度下的表现,揭示了其在低比特量化下的性能表现,对于量化模型和预训练模型的研究具有重要意义。- 290
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UIUC清华合作发布Magicoder:开源代码生成领域新突破
UIUC和清华合作发布了Magicoder,这一全新的大型语言模型在代码生成领域取得了重要突破,采用OSS-INSTRUCT方法并在Python、其他编程语言以及数据科学库领域表现出色。该模型通过开源方式分享了其代码、权重和数据,展现了在实际用例中的潜力。- 119
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机器学习模型性能评估指标及实践
本文介绍了机器学习模型性能评估的常见指标和实践方法,包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score、P-R曲线、AUC/ROC等,以及利用sklearn进行实际数据校验的方法。- 374
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LLMPerf:LLM基准测试工具及性能评估
LLMPerf是一个开源项目,旨在帮助用户对语言模型进行基准测试,并评估性能。本文介绍了如何使用LLMPerf进行基准测试,并提供了实用的技巧和对当前最流行的LLM进行的性能评估结果。- 299
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目标检测方法的性能评估方法及IoU原理解析
本文介绍了目标检测方法的性能评估方法,包括IoU原理的解析,以及目标检测算法在图像分类问题中的应用。了解目标检测的原理和算法将有助于提高计算机视觉领域的实践水平。- 422
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