IC693MDL643RR 发那科GE模块

IC693MDL643RR 发那科GE模块

IC693MDL643RR大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica 和 LLaMA。具体来说，LLM 建立在 Transformer 架构之上，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。现有的 LLM 主要采用与小语言模型类似的模型架构（即 Transformer）和预训练目标（即语言建模）。作为主要区别，LLM 在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量（扩大倍数）。他们可以地理解自然语言，并根据给定的上下文（例如 prompt）生成高质量的文本。这种容量改进可以用标度律进行部分地描述，其中性能大致遵循模型大小的大幅增加而增加。然而根据标度律，某些能力（例如，上下文学习）是不可预测的，只有当模型大小超过某个水平时才能观察到。

IC693MDL643RR 

VS-6E-EX  Q"ty:8

VS-B03      Q"ty:8

VS-032       Q"ty:20

Other Board

  1021345-1  Q"ty:2 

  P-21-101B-1  Q"ty:1

  P-21-88B-1  Q"ty:2 

  P-22-11B  Q"ty:1

  P-22-17B  Q"ty:2 

  P-22-85B  Q"ty:5

  P-22-99B  Q"ty:2 

  P-23-15B-1  Q"ty:2

  P-23-51B  Q"ty:1 

  P-23-52B  Q"ty:1

  P-23-77B-1  Q"ty:6 

  P-23-94B  Q"ty:4

  P-24-15B-3  Q"ty:2 

  P-24-35A  Q"ty:4

  P-24-61B  Q"ty:1 

  P-24-79A  Q"ty:2

  PK-332B-2  Q"ty:1 

  PK-380B-2  Q"ty:7

  PK-381B-1  Q"ty:4 

  PK-390B-2  Q"ty:3

  PK-426B-1  Q"ty:2

Part# Q"ty:

1 P-21-21A   1

2 P-21-42A-1   2

3 P-21-69B   4

4 P-21-88B   2

5 P-24-17A   1

6 P-24-87A   2

7 PK-23-51B   4

8 PK-332A-2   1

9 PK-394B-1   2

10 PK-456A   4

11 VPM-3418   1

12 VPM-3418-1   3

  2732 68 TYPE:EPROM  Q"ty:1 

  101072  Q"ty:1

  3525387-3  Q"ty:1   

  LUG.6788138  Q"ty:1