前言 本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。...模型族谱 一、什么是模型 模型是一个函数：将现实问题转化为数学问题（Encoder编码器），通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案（Decoder解码器）。...激活函数 二、什么是模型训练 模型训练：模型训练的本质是一个求解最优化问题的过程。...模型构建： 选择或设计模型架构，这可以是简单的线性模型、决策树，或是复杂的神经网络。 初始化模型参数，这些参数将在训练过程中被优化。...微调的定义 大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 2.
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。...https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解...，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。...原因在于decision tree本身就是一个弱学习器，采用Histogram算法会起到正则化的效果，有效地防止模型的过拟合。...1）树模型与one-hot编码 one-hot 编码是处理类别特征的一个通用方法，然而在树模型中，这可能并不一定是一个好的方法，尤其当类别特征中类别个数很多的情况下，主要的问题是： 问题1：可能无法在这个类别特征上进行切分
https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』...详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。...LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。...原因在于decision tree本身就是一个弱学习器，采用Histogram算法会起到正则化的效果，有效地防止模型的过拟合。...1）树模型与one-hot编码 one-hot 编码是处理类别特征的一个通用方法，然而在树模型中，这可能并不一定是一个好的方法，尤其当类别特征中类别个数很多的情况下，主要的问题是： 问题1：可能无法在这个类别特征上进行切分
人工智能学习目录 模型泛化 模型泛化.png 相关代码 训练和测试数据分割 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import train_test_split...import ShuffleSplit 交叉验证 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_selection import cross_val_score // 使用指定的模型实施交叉验证
寻找正确超参数（算法中的变量有助于控制整个模型的性能）的工作通常极为耗时，如：作业调度、跟踪数据等。...这就是LG高级人工智能部门的科学家开发Auptimizer的原因，Auptimizer是一个开源的超参数优化框架，旨在帮助人工智能模型的调整和记账。它可以从GitHub上获得。...Auptimizer采用基于梯度的架构搜索，其中基于AI模型的控制器能够生成“子模型”字符串，这些“子模型”的架构由字符串变量指定。...一旦定义并初始化了实验，Auptimizer就会不断地检查可用资源和超参数数据，并运行作业来确定最佳模型。...该团队表示，未来的Auptimizer将支持边缘设备的端到端模型构建，包括模型压缩和神经结构搜索。他们在论文中写道：“Auptimizer不仅为高效开发新算法提供了一个通用的平台。
马尔可夫模型： 马尔可夫模型MM（MarkovModel）是一种统计模型。它的原始模型马尔可夫链，马尔可夫链是与马尔可夫过程紧密相关。...这个模型看起来类似于自动机模型，但是却有着本质的区别。...，甚至还有转移矩阵用来描述这个关系 自动机模型用来拟合和判断序列是否符合模型，而马尔科夫链根据这个原理，大多数则是用来估计和识别的。...： 1）显马尔可夫模型（VMM），又叫马尔可夫模型MM，也就是我们上述所描述的种类的模型，具体状态已知。...到目前为止，隐马尔可夫模型（HMM）一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让人们由衷地感叹数学模型之妙。
为了了解机器学习的工作原理，让我们更深入地了解机器学习模型的本质。...模型评审过程类似于代码评审，但为数据科学团队量身定制。我没有看到很多QA工程师参与这个特定的过程，但是接下来是模型质量评估、改进等。评估本身通常发生在数据科学团队内部。...例如，对于二进制分类，您可以计算度量：精度、召回和f1分数（F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。...F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种调和平均，它的最大值是1，最小值是0。）。基于这些参数编写带有动态模型评分的服务。如果低于0.6则为警报；如果低于0.5则为严重事件。...Get thesefrom your data scientist. .制作模型质量报告。向客户提供模型质量指标与标准值。从你的数据科学家那里得到这些。 2.
训练一个人工智能模型出来，越来越简单了。 还记得我学的第一门机器学习课程，是吴恩达教授的 Cousera 慕课。当时用的工具，是 Octave （开源版本的 Matlab）。...从经典机器学习框架 Scikit-learn ，到深度学习框架 Tensorflow, Pytorch 和 fast.ai ，调用 API 训练人工智能模型方式越来越简洁，步骤也越来越少。...凭借着一个电脑自带摄像头，讲者 Jake 演示了数据采集、数据标注、模型训练、模型预测、模型迭代…… 直到模型导出部署到 Tensorflow 样式的全过程。...当然，除了这样通过摄像头现场采集图片之外，你也可以从电脑批量选取图片文件夹喂给模型。 想想看，如果你根本不用懂得编程，就可以开发智能模型，那么应用场景将产生井喷。...以后在利用人工智能开发应用时，真正能限制我们的，可能只剩下想象力了。 虽然目前这个工具还只能服务于机器视觉任务，但是我相信随着迭代开发，更多类型数据的训练功能也会集成在其中。
原文题目：On the Semantic Interpretability of Artificial Intelligence Models 摘要：人工智能模型正变得越来越强大和准确，支持甚至取代人类的决策...但是，随着功能和准确性的提高，也带来了更高的复杂性，使得用户很难理解该模型是如何工作的，以及其预测背后的原因是什么。...人类必须解释和证明他们的决定，在这个过程中支持他们的人工智能模型也是如此，使语义解释成为一个新兴的研究领域。...在本工作中，我们从更广泛的角度来看待可解释性，超越了机器学习的范围，涵盖了分布语义和模糊逻辑等不同的人工智能领域。...我们根据模型的性质对模型进行检查和分类，并根据它们如何引入可解释特性，分析每种方法如何影响最终用户，并指出仍然需要解决的差距，以提供更多以人为中心的可解释性解决方案。
1.AI的架构模型 大多数AI的需求通过三种基本能力概括： 1.运动：角色移动的能力 （导航和寻路结合动画系统） 2.决策：做出决策的能力 （有限状态机、行为树 、模糊状态机、神经网络） 3.战略...：战略战术思考的能力（技术同上，AI算法控制并非单个角色，敌人进行团队协作） 根据上述模型，将AI任务划分为三个层级：运动层、决策层和战略层。...也可以处理不同类型的移动，采用适当的参数 决策层：决定角色的当前目标 AI框架模型支撑 1.感知部分 2.动画部分
在人工智能（AI）模型中，涌现特性通常是指模型通过大量数据训练后，展现出一些在训练数据中没有明确指示的能力或行为。...对于人工智能模型，涌现特性通常是由以下几个因素共同作用产生的： 大量的训练数据：人工智能模型通常需要大量的训练数据来学习潜在的规律和特征。...训练方法和优化算法：训练方法和优化算法的选择也可能影响模型的涌现特性。一些方法可能会导致模型学到一些在训练数据中没有明确出现的规律。 在人工智能领域，涌现特性可能会带来一些有趣的现象和应用。...然而，涌现特性也可能导致一些不稳定的行为，比如模型在未知的输入上表现出意外的反应。因此，在研究和开发人工智能模型时，需要关注并了解模型的涌现特性，以确保模型的稳定性和可靠性。...总之，涌现特性可以使人工智能模型在处理复杂问题时变得更加有效和高效，这也是人工智能领域目前非常受关注的一个研究方向。
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。 第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？ 一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。...而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。 第二个问题：大模型的应用有什么条件？...大模型在云端的应用 1.1 数据自动标注 采用大模型预训练的方式可以实现自动标注，自动标注工具可大幅提升数据处理速度。模型的标注精度相对越高，对人的替代程度相应也越高。...1.3 用知识蒸馏的方式“教”小模型 大模型还可以采用知识蒸馏的方式“教”小模型。 何为知识蒸馏呢？...在实践中，可以先把需要打标签的图片给大模型学习，大模型可以给这些图片打好标签，如此一来，我们就有了标注好的图片，将这些图片拿来训练小模型，就是一种最简单的知识蒸馏方式。
这篇论文提出了一种量身定制的GAN——称为生成式教学网络(GTN)——它可以生成数据或训练环境，让模型在接受目标任务测试之前从中学习。...正如特约作者在一篇博客文章中所解释的，大多数模型搜索需要“大量”资源，因为它们通过在数据集上训练模型来评估模型，直到它们的性能不再提高。...这个过程可能会在一个周期内重复数千或更多的模型架构，这在计算方面非常昂贵，并且非常耗时。 ?...它能够将许多不同类型的对象的信息组合在一起，或者将培训主要集中在最难的示例上，并且能够在实际数据的培训中评估模型。...在另一个数据集上进行评估，在相同性能水平下，模型的学习速度比实际数据快四倍，即使与优化的实际数据学习算法相比也是如此。
预训练基础模型 预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。...目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google开发，是当前最为流行的预训练模型之一...这些大规模语料库被用来训练各种人工智能模型，特别是自然语言处理（NLP）领域的预训练模型。...通过在这些语料库上进行训练，人工智能模型可以学习到大量的语言知识，包括词汇、语法、语义等等，从而能够在各种NLP任务中表现出色。...Transformer Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，在人工智能领域的自然语言处理任务中广泛应用。
在人工智能领域，也有很多模型用来解决现实生活中遇到的千千万万的问题。 我们在现实生活或业务场景中遇到的问题一般可以分为6个通用问题簇：权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题。...为了快速对问题进行分类，帮助大家更好地运用模型，本文就带大家来看一下运用人工智能模型的基本步骤！ 首先，我们需要参考知识图谱的相关理念，对各问题簇进行描述。 1....用知识图谱表示问题 熟悉人工智能的读者一定听说过知识图谱，其被称为弥补当前深度学习困局的最佳方向。 这里希望借助知识图谱的许多术语来研究我们在现实生活中可能遇到的问题。...数据之间的关系不同，求解模型可能也会不同。 例如，《模型思维》一书在第2篇介绍了3种权重计算模型：TF-IDF模型、线性回归模型和PageRank模型。...▼ 至此，我们已经通过知识图谱对问题进行了表示，并通过示例对问题进行了初步分析，接下来就需要对问题进行具体的类别判定并使用具体的模型进行解决，这部分内容推荐继续阅读《模型思维：简化世界的人工智能模型（全彩
同年8月15日实施了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，主要是针对提供生成式人工智能服务需要做大模型备案。...这样就形成了由算法备案制度和生成式人工智能备案（下称“大模型备案”）构成的“双备案制”的实践机制。...而大模型备案自《《生成式人工智能服务管理暂行办法》施行之日起仅有半年多，对于大模型备案的流程、规则以及安全评估相关的具体事项，企业相关的经验也相对较少。...下面，众森企服小编就来给大家详细讲解下生成式人工智能大模型备案办理指南。一、什么是大模型？大模型，即Foundation Models，通常是指具有大量参数和复杂结构的深度学习模型。...测试题分类满足《生成式人工智能服务安全基本要求》中相关的风险类型，并有最小的数量要求。测试题建议是“问题”(包含主谓宾)，不可只是短词、长文章。
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。...接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。...在人工智能模型训练中的重要性 在人工智能大模型的训练过程中，向量召回技术可以大幅度提升训练效率和模型的性能。...模型优化：通过分析错误召回的样本，可以更好地理解模型的弱点和改进方向，从而优化模型性能。 结论 向量召回是人工智能领域的一项关键技术，它通过将数据转换为向量并计算相似度，实现了快速高效的信息检索。...这不仅在模型训练中起到了至关重要的作用，而且在搜索、推荐系统等多个应用场景中都展现出了巨大的价值。我们通过不断探索和优化向量召回技术，可以进一步推动人工智能技术的发展和应用。
在人工智能领域中，温度参数（temperature parameter）是指在生成式模型中使用的一种技术，可以用于控制生成结果的多样性和随机性。...在人工智能（AI）领域，尤其是自然语言处理（NLP）和生成式预训练模型（如 GPT-3）中，temperature 参数是一个重要概念。...它是用于调整模型输出结果多样性的一个超参数，对于生成文本的质量和多样性具有重要影响。了解 temperature 参数的含义以及如何在实际应用中进行调整，有助于利用 AI 模型生成更符合需求的文本。...首先，让我们简要回顾一下生成式预训练模型的工作原理。这类模型通常使用 Transformer 架构，并通过大量文本数据进行预训练。模型学习语言的规律和模式，从而能够根据给定的上下文生成新的文本。...在基于概率的采样过程中，Temperature 参数用于调整模型输出的多样性。具体来说，Temperature 是一个正数，用于平滑模型输出的概率分布。
传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。...（当然也不是完全消亡，毕竟判断是否色情是一个主观的事情，有些艺术和色情之间的边界比较模糊，需要人工加以判断） 之前写过一篇文章利用人工智能检测色情图片，也曾经尝试过在浏览器中加入色情图片过滤功能，但实验下来...也没有关系，可以看看我前面发布的两篇文章： 谷歌GPU云计算平台，免费又好用 Google Colab上安装TensorRT open_nsfw 本文采用的深度学习模型是雅虎开源的深度学习色情图片检测模型...当然，如果你打算自己训练模型，那选择哪种图片处理库都可以。...虽然这个数据量够大（几万张），可以自行进行模型训练，但和yahoo训练open_nsfw模型的图片量相比，还是小巫见大巫，据说yahoo训练这个模型用了几百万张的图片。
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价...1.2 奖励模型的模型架构与损失函数 1.2.1 模型架构 奖励模型（RM 模型）将 SFT 模型最后一层的 softmax 去掉，即最后一层不用 softmax，改成一个线性层。...RM 模型的输入是问题和答案，输出是一个标量即分数。 由于模型太大不够稳定，损失值很难收敛且小模型成本较低，因此，RM 模型采用参数量为 6B 的模型，而不使用 175B 的模型。...2.3 总结 通过强化学习的训练方法，迭代式的更新奖励模型（RW 模型）以及策略模型（RL 模型），让奖励模型对模型输出质量的刻画愈加精确，策略模型的输出则愈能与初始模型拉开差距，使得输出文本变得越来越符合人的认知...SFT模型 关于RLHF方法中RL模型训练的损失函数：1.RL模型的损失函数包含三个部分 2.RL模型的损失函数需要计算策略更新后的RL模型与SFT模型输出的KL散度 3.RL模型的损失函数需要计算大语言模型预训练阶段的损失函数
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