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Resultado de búsqueda

  1. en.wikipedia.org › wiki › BaroqueBaroque - Wikipedia

    Hace 15 horas · From 1680 to 1750, many highly ornate cathedrals, abbeys, and pilgrimage churches were built in Central Europe, Austria, Bohemia and southwestern Poland. Some were in Rococo style, a distinct, more flamboyant and asymmetric style which emerged from the Baroque, then replaced it in Central Europe in the first half of the 18th century, until it was replaced in turn by classicism.

    • 17th–18th centuries

  2. tr.wikipedia.org › wiki › Kategori:1752'de_kurulanKategori:1752'de kurulan şirketler - Vikipedi

    1770'ler. 1780'ler. 1790'lar. 1800'ler. Kategori verisini düzenle. Bu kategori 1752'de kurulan şirketler içindir.

  3. de.wikipedia.org › wiki › Vereinigtes_KönigreichVereinigtes Königreich – Wikipedia

    Hace 15 horas · Die Bevölkerung des Vereinigten Königreiches (UK) wird, unabhängig von der Staatsbürgerschaft, nach ethnischen Gruppen (ethnic groups oder races) erfasst: Weiße (Whites), also Engländer, Waliser, Schotten und Iren sowie Einwanderer aus anderen Teilen Europas, Schwarze (Black) und Asiaten (Asian).

  4. ja.wikipedia.org › wiki › ブルーロックブルーロック - Wikipedia

    Hace 15 horas · ポータル. 漫画 ・ アニメ ・ ゲーム. 『 ブルーロック 』（ BLUELOCK ）は、原作： 金城宗幸 、作画： ノ村優介 による 日本 の 漫画 作品。. 『 週刊少年マガジン 』（講談社）にて、2018年35号より連載中 [1] 。. 2021年5月に 第45回講談社漫画賞 の少年部門を受賞 ...

  5. link.springer.com › chapter › 10Nature Writing in Transcendental Perspective: Friedrich ...

    12 de may. de 2024 · Proceeding from the common roots of Friedrich Hölderlin and Henry David Thoreau in the philosophical ideas of (German) idealism, this essay explores concepts of nature writing in the work of both authors.

  6. blog.csdn.net › Z987421 › articleLLM（大语言模型）深度解析：定义、特点与应用前景-CSDN博客

    Hace 15 horas · 这些数据集包括 Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText2、RealNews、Books 等。LLaMA 模型使用了大规模的数据过滤和清洗技术，以提高数据质量和多样性，减少噪声和偏见。LLaMA 模型还使用了高效的数据并行和流水线并行技术，以加速模型的训练和扩展。

  7. blog.51cto.com › u_14235050 › 10771772Build a Large Language Model (From Scratch) 从头开始构建大型语言模型(第一章...

    Hace 15 horas · GPT-3有96个Transformer层，总共1750亿个参数。 图 1.8 GPT 架构仅采用原始Transformer的解码器部分。 它专为 单向、从左到右 的处理而设计，非常适合文本生成和 下一个单词预测 任务，以迭代方式一次一个单词地生成文本。