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。...该控制器利用被训练的子模型的精度作为一种信号，逐步地为具有更高精度的结构分配更高的概率，从而提高其搜索能力。 ?...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。
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。...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。...目标设定： 确定模型的目标，即希望模型学习到的任务，如分类、回归、聚类等。 根据任务选择或设计适当的损失函数，该函数能够量化模型预测与真实输出之间的差距。...模型微调（Fine-tuning） 1. 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。...模型微调流程：在选定相关数据集和预训练模型的基础上，通过设置合适的超参数并对模型进行必要的调整，使用特定任务的数据对模型进行训练以优化其性能。 流程包含以下四个核心步骤： 1.
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
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。
前言 课程源于英特尔提供的学习资料。...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...cross_val = cross_val_score(KNN, X_data, y_data, cv=4, scoring='neg_mean_squared_error') // 其他的交叉验证方法...from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold 线性回归 线性回归简介.png 相关代码 线性回归 // 导入包含回归方法的类
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。...例如，‘拖着货物的工程车辆’、‘两个灯泡同时亮着的红绿灯’等长尾场景。 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。
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...奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。...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...4.RL模型的损失函数要使得RL模型生成的文本在奖励模型中的得分越高越好 RLHF本质上是通过人类的反馈来优化模型，生成的文本会更加的自然。
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。 ?...GTN通过创建有助于学习过程的不切实际的数据来获得成功。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。...在实验中，该团队表示，在32步(约0.5秒)的训练中，GTNs训练的模型对流行开源数据集的准确率达到了98.9%，在此期间，他们摄取了4096张合成图像(不到MNIST训练数据集图像的10%)。...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。
导语 | 今年以来大模型的热度居高不下，人工智能成为国内外各大厂商争相布局的新赛道。那么近期 AI 领域有哪些值得关注的新趋势，它又将为软件开发带来哪些影响呢？...一、向量数据库：大模型的技术底座 众所周知，随着人工智能的热度攀升，各种大模型竞相涌现，为科技行业带来了很多新的变化。当前人工智能在处理图片、文本、声音等数据时都是先把数据转化为向量，然后再进行输出。...基于向量数据库，我们可以把类似 ChatGPT 这种问答模型的提示语和回答，存储在向量数据库中，然后当用户输入问题的时候，直接在向量数据库中进行搜索，找到最相似的问题，再返回对应的答案，这样可以大大提高问答模型的效率...腾讯在近期对外发布了向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），据统计显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现 10 倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理...二、人工智能为软件开发提效 伴随人工智能在软件研发过程中的应用，它将有效提升研发人员的工作效率。
本文主要介绍人工智能模型的网络结构可视化的常见方法。 对于使用神经网络模型来说，我们主要关注的是模型的输入和输出。...在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时，我们就需要了解这些信息，以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。...下图就是昨天 《YOLOv7 在 ML.NET 中使用 ONNX 检测对象》 文章中使用到的 ONNX 模型基本属性信息。...输入输出 NETRON Netron 是一款常见的可视化工具，支持网页查看，只需打开网站 https://netron.app/ 点击 “Open Model…” 即可上传查看模型的网络结构，并且支持...netron.app 以下是其网站模型结构展示的效果： netron 效果 Netron 也支持 Windows、Linux、macOS 客户端的安装，可前往 Github 仓库下载 Netron 客户端
ChatGPT：人工智能语言模型的革命性进步 摘要： 本文深入探讨了ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步。...在这一领域，GPT系列模型一直引领着潮流，而ChatGPT作为其中最新的版本，更是在语言生成方面带来了革命性的突破。本文将深入探讨ChatGPT作为人工智能语言模型的重要性和潜力。...随着GPT系列模型的不断推进，我们目睹了人工智能语言处理领域的革命性进步。在这其中，ChatGPT作为最新版本的代表，展现了无限的潜力，为人工智能与人类交互打开了全新的可能性。...随着技术不断进步，我们有理由相信GPT系列模型将在未来继续发挥重要作用，推动着人工智能语言处理的边界不断扩展，为人类社会带来更多的便利与进步。...然而，我们也要认真考虑人工智能与人类合作的伦理问题，确保其在发展过程中符合道德准则和社会价值观。 总的来说，ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步，展现了巨大的潜力和应用价值。
Chat GPT是生成式人工智能的开山之作，出道即巅峰，是继PC互联网、移动互联网之后又一次革命性创新，其创新性在于突破之前决策式AI基于规则的算法模型框架，跳出之前“数据搬运工”的传统模式，即在海量数据中寻找符合规则策略的数据...0.2.3 针对AI网络安全应用的投融资将呈现井喷效应 到2025年，人工智能(AI)软件市场规模将从2021年的330亿美元增长到640亿美元。...网络安全将是人工智能支出增长最快的细分市场，相关支出的复合年增长率(CAGR)高达22.3%，Forrester发布该报告时ChatGPT尚未出现，经过验证后的Chat GPT将极大推动后续以人工智能和机器学习为支撑技术的网络安全市场进一步繁荣...欧洲刑警组织的报告旨在提高人们对LLMs潜在滥用的认识，与人工智能公司开展对话，帮助他们建立更好的保障措施，并促进安全可靠的人工智能系统的发展。...1.1 大模型训练-多GPU训练方法种类 常见的多GPU训练方法： 1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可以训练比较大的网络
那么我们首先需要明确的是什么样的问题可以使用马尔科夫模型？而什么样的问题需要使用隐马尔可夫模型，在简单的叙述过后如果大家可以带着问题和答案来学习，那么就会真正理解这个的意义。...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。...，由概率论知识知，一个事件的概率总和必为1，即一个状态向外转移的所有链路的和值为1 这体现在转移矩阵中，就是每一行的概率相加的总和为1 马尔可夫模型分类： 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。
模型设计了一种简单而有效的方法，用新颖有效的时空模块建立T2I模型。首先，模型分解全时间U-Net和注意张量，并在空间和时间上近似它们。...虽然这些模型的合成能力是前所未有的，但它们缺乏模仿给定参考主题的能力，以及在不同场景中合成主题相同、实例不同的新图像的能力。可见，已有模型的输出域的表达能力有限。...8、DreamFusion：用二维扩散模型实现Text-to-3D要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但并不存在如此大规模的3D...在DreamFusion中，使用了一个预先训练的二维文本到图像扩散模型，扩散模型是潜在变量生成模型，它学习将样本从可控制的噪声分布逐渐转换为数据分布。...9、Whisper：基于大规模弱监督的鲁棒语音识别语音识别是人工智能中的一个领域，它允许计算机理解人类语音并将其转换为文本。 该技术用于 Alexa 和各种聊天机器人应用程序等设备。
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。...对，尽管不需要写代码，但你依然可以把训练好的模型按照主流框架输出。这样别人可以分分钟把你的模型纳入到他们的应用开发或者工作流程中。 Jake 只用了几分钟，就做了一个自动识别饮水动作的应用。...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。
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。...可以验证模型系数的ETL部分，但不能像验证其他参数一样轻松地验证模型质量。（ETL（Extract-Transform-Load）：数据抽取清洗转换的过程或工具，一般是做数据仓库的前置性工作） ?...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。...好的，我的模型已经在生产中运行了，我们如何保证更新时它不会坏？...您应该始终了解您的模型和数据的可接受标准偏差。花点时间和你的数据科学家在一起，深入研究模型类型和算法的技术方面。 Any otherquestions you have in mind?
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。...这三个层次周围是与各种游戏中的接口。 2.FPS/TPS中的AI解析 运动层：主要算法寻路，负责寻找从任意坐标点到另一坐标点的路径。...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
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。...本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...模型解释与可解释人工智能简介 1.1 模型解释概念 模型解释是指理解和解释机器学习模型的预测结果，特别是黑箱模型（如深度学习模型）的内部工作原理。...解释可以是局部的（针对单个预测）或全局的（针对整个模型）。 1.2 可解释人工智能的意义 可解释人工智能（XAI）旨在使人工智能系统的决策过程透明和可理解。...常用模型解释方法 2.1 基于特征重要性的方法 基于特征重要性的方法通过衡量每个特征对模型预测结果的贡献来解释模型。这些方法可以是模型特定的或模型无关的。
我们所向往的是一个不仅把人工智能生成内容视为工作的一部分，还将人工智能作为连接更加复杂任务的关键纽带的时代。...我们看到大模型应用开发过程中的两条轴线---垂直轴代表传入大模型的信息的复杂度，水平轴代表对大模型能力的要求。这两条轴线表明了模型优化需要考虑的两个方向---大模型需要知道的上下文信息和采取的行动。...大模型知道的上下文越多，它基于特定应用场景做出的判断的能力越强；而对大模型的行动能力要求越高，就需要对大模型进行微调，或者通过Agent赋予大模型更多的智能。...Agent是人工智能应用开发中最为亮眼的部分，属于成熟度极低、潜在价值极高的领域，同时也位于上下文要求高、对模型行动力要求也搞得象限。...Agent 需要大模型具有最强的推理能力，所以，至今为止也只有OpenAI公司的GPT-3.5/4 系列模型和Anthropic公司的Claude 3模型能够符合“Agent 大脑” 的要求。
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