【Datawhale】大模型基础与量化微调-t2

GPT-2 有 15 亿参数，比原 GPT 大了 10 多倍，在受测的 8 个语言模型数据集上拿了 7 个 SOTA，采用 **零尝试迁移配置（zero-shot transfer setting）**不需要任何任务微调。175B的参数将GPT3展示出强大的上下文学习能力（In-context Learning），即在推理阶段，不需要更新模型权重，仅凭输入提示中给出的少量示例，就能理解并完成任务。

基于yolo11的校园人流检测方法和系统实现（源码+定制+开发)

基于YOLOv8的野生动物识别系统设计（源码+定制+开发）