通用模型与专用模型 这两种方法究竟是如何工作的？ 假设我们有一个数据集。数据集由预测变量矩阵（称为X）和目标变量（称为y）组成。...因此，与使用一个通用模型相比，使用专用模型存在几个实际缺点，例如： 更高的维护工作量； 更高的系统复杂度； 更高的（累积的）培训时间； 更高的计算成本： 更高的存储成本。...我认为这是因使用简单模型（例如逻辑回归）而产生的错误认识。让我用一个例子来解释。 假设我们有一个汽车数据集，由三列组成： 汽车类型（经典或现代）； 汽车时代； 车价。...因此，我也计算了差异何时具有统计显着性（有关如何判断两个ROC分数之间的差异是否显着的详细信息，请参阅本文）。...出于好奇，我们也将87个重要案例可视化为一个图表，x轴为专用模型的ROC分数，y轴为通用模型的ROC分数。 比较：专用模型的 ROC 与通用模型的 ROC。仅包括显示出显着差异的部分。图源作者。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。...在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。 背景 为什么需要合并两个模型？...让问题变得复杂的是，如果我们通过HTTP来调用部署到服务器端的模型，二进制数据实际上是不方便HTTP传输的，这时我们通常需要对图像数据进行base64编码。...在研究如何连接两个模型时，我在这个问题上卡了很久。先的想法是合并模型之后，再加载变量值进来，但是尝试之后，怎么也不成功。...连接两个模型 利用tf.import_graph_def方法，我们可以导入图到现有图中，注意第二个import_graph_def，其input是第一个graph_def的输出，通过这样的操作，就将两个计算图连接起来
这样可以帮助模型更好地学习到数据中的模式和特征。 更深的网络结构：增加模型的深度可以提高其学习和表示能力。...更大的模型容量：增加模型的参数数量可以提高其表示能力，从而使其更聪明。可以通过增加网络的宽度、增加隐藏层的节点数或增加卷积核数量等来增加模型的容量。...强化学习：通过与环境进行交互，不断调整模型的参数，使其能够适应环境的变化。强化学习可以使模型在面对复杂和动态的任务时表现更好。 使用更好的损失函数：选择合适的损失函数可以帮助模型更好地优化目标。...更好的优化算法：使用更先进的优化算法，如Adam、RMSProp等，可以加速模型的收敛速度并提高性能。 更长的训练时间：增加模型的训练时间可以帮助模型更好地学习数据中的模式和规律。...总之，要让大模型更聪明，需要在数据增强、模型结构、模型容量、集成学习、迁移学习、强化学习、损失函数、优化算法、训练时间和特征工程等方面进行综合考虑和调整，以获得更好的模型性能。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。然而，它们并非完美无缺，仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，究竟如何让大模型变得更聪明呢？ 方向一在于算法创新。...同时，数据的多样性也至关重要，它能够让模型接触到各种不同的情况和场景，从而增强模型的泛化能力，使其在面对新问题时能够更加灵活地应对。 方向三则是对模型架构进行优化。...引入知识图谱：将知识图谱与模型结合，为模型提供更明确的知识结构和关联信息，辅助模型进行更准确的推理和判断。...人类反馈与干预：在关键应用场景中，引入人类的反馈机制，对模型的输出进行审核和修正，让模型从错误中学习。...模型融合与集成：可以考虑将多个不同类型或经过不同训练的模型进行融合或集成，互相取长补短，降低幻觉出现的概率。
尽管UPDP与VanillaNet的训练过程类似，而VanillaNet是为了设计一个全新的网络结构而提出的，但UPDP是针对CNN和视觉 Transformer 模型的通用深度剪枝框架。...与直接训练子网络不同，UPDP采用渐进训练策略，通过控制 \lambda 因素平滑地将 Baseline 模型权重转移到剪枝子网络结构。子网络训练包括两个阶段。...对于顺序的1x1卷积层与 k\times k 卷积层的融合，采用DBB提出的融合方法将两个层合并为一个等效的 k\times k 卷积层。...可以得到剪枝的CNN模型。对于普通的CNN模型，作者可以定义可以包含两个或多个连续卷积层的模块。...首先，说明实验配置，并概述如何将深度剪枝器应用于CNN模型和视觉 Transformer （Vision Transformer）模型。然后，将与最先进的剪枝方法进行比较，以突出UPDP的优势。
6.让你本地的仓库与github上的仓库相关联： 在上一个页面中，点击你自己的名字：markgitisc，这样就能编辑你自己的profile（侧影），在下页中，点击Edit Profile按钮，出现下图
是做通用大模型还是垂直大模型，这一个争论在“百模大战”的下讨论愈发热烈。 目前，以微软、谷歌、百度、阿里等为代表的发力于通用大模型的科技大厂，也都开始推动大模型在垂直领域的商业化落地。...普及性与便利性：对话式BI不需要专业的技能和培训，让更多人员可以直接访问和利用企业的数据资源。 实时性与灵活性：对话式查询允许用户实时获取信息，快速响应临时或紧急需求，增强了企业的灵活性和响应能力。...网易副总裁、网易杭州研究院执行院长、网易数帆总经理汪源对此表示：网易目前的实际情况是既做通用的大模型，也做垂直的大模型，这两者之间是支撑的关系，最终的出口是做垂类的模型，从企业服务市场的角度，应用在软件开发和数据分析这两个最关注的领域...在大模型掀起的新时代里，许多企业都站在了一个十字路口，开始寻找通用大模型与垂直行业大模型之间的平衡。...从长远看，通用与垂直大模型的协同可能将推动人工智能技术的下一个里程碑。 是否可以在维持通用性的同时，达到针对特定需求的最优解？这不仅是一个技术问题，也涉及到产业战略、商业模式和伦理考量。
AI大模型的战场：通用与垂直的较量 在人工智能的快速发展浪潮中，大模型技术已经站在了科技革命的前沿。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI大模型的战场正在经历一场深刻的分化。...本文将探讨这一现象，并分析通用大模型与垂直大模型在落地场景中的不同优势，以及它们在未来竞争中的潜在赛点。...不是一个AI模型，但它集成了多种AI功能，如代码补全、智能代码导航等，这些功能背后通常依赖于通用大模型。...3.垂直大模型的崛起 3.1 概念 与通用大模型相比，垂直大模型专注于特定领域或任务，它们在特定场景下的性能往往更为出色。...让我们拭目以待，这场技术革命将如何塑造我们的未来。
然而，如何让大模型变得更聪明，进一步提升其性能和应用效果，仍然是一个值得深入探讨的问题。本文将从模型架构优化、数据增强、训练策略改进和应用场景拓展四个方面，探讨提升大模型智能的方法。...二、数据增强 2.1 数据清洗与标注 高质量的数据是训练智能大模型的基础。通过数据清洗和精确标注，可以去除噪声数据，确保训练数据的准确性和一致性。...例如，在自然语言处理任务中，可以使用GPT模型生成新的文本数据，用于训练更强大的语言模型。 三、训练策略改进 3.1 预训练与微调 预训练和微调是提升大模型性能的有效策略。...通过在大规模数据集上进行预训练，模型可以学习到通用的特征表示，然后在特定任务上进行微调，以适应具体的应用场景。...五、结论 让大模型变得更聪明是一个多方面的综合工程，涉及模型架构优化、数据增强、训练策略改进和应用场景拓展等多个方面。通过不断创新和探索，可以持续提升大模型的智能水平，为各个领域带来更大的价值和突破。
：基于标注数据学习 • 损失函数 • 随机梯度下降算法 • 视觉模型常用训练技巧 • 自监督学习：基于无标注的数据学习 AlexNet (2012) 第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet...，分类正确率不增反降 实验的反直觉 卷积退化为恒等映射时，深层网络与浅层网络相同。...即，让新增加的卷积层拟合一个近似恒等映射，恰好可以让浅层网络变好一点 残差学习的基本思路 残差建模：让新增加的层拟合浅层网络与深层网络之间的差异，更容易学习。...没有引入额外参入，让参数更有效贡献到最终的模型中 残差网络ResNet (2015) ResNet-34 34层ImageNet Top-5 准确率：94.4% 5 级，每级包含若干残差模块，不同残差模块个数不同...：残差网络有 (2^) 个隐式的路径来连接输入和输出，每添加一个块会使路径数翻倍。
这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。...接上次，上次提到了SQL 优化的原理与理论，实际上SQL 优化的原理是离不开两个模型与数据存储的， 整体SQL 优化的核心也在于两个模型和数据存储。...简化的说明这两个模型 1 数据访问成本模型 2 数据访问算法 3 物理数据存储单元与逻辑数据存储单元 我们先看看数据访问成本模型，成本模型分为两类，（以下的解释来自于ORACLE 官网，基于这一方面的优势...， 以上这些统统都会影响一个SQL的运行以及效率。...2 数据访问算法（模型） 在我们获得了执行计划后，我们就的去执行，而执行中就会提到另一个模型或者说是算法，举例我们在提取数据的时候是在提取数据后，将符合条件的数据保留，并汇聚，在进行计算后得出结果，还是直接将大范围的数据放入内存后
但是 MoE 经常会面临某些专家承担所有工作, 其他专家不被使用的问题, 业内会通过一如辅助损失来对此调控、平衡各个专家模块的工作量, 而 deepseek 通过无辅助损失的自然负载均衡 (引入一个无形的手而不是人为调控...在训练阶段, Deepseek 用标注的 Long CoT 数据微调模型, 让模型生成更清晰的推理步骤, 在强化学习中用 CoT 设计奖励优化, 增强长链推理能力, 并且在此过程中观察到了模型的反思 (...DualPipe (双重流水线): 传统训练信息流水线会产生一些等待时间、有“流水线气泡”, deepseek 设计了一个双重流水线, 让一个计算阶段在等待数据传输时可以切换到另一批数据, 充分利用空闲时间...因为现在在美国预训练几千亿参数的一个模型其实也到不到 2000 万美元的成本, DeepSeek 把成本差不多压缩到三分之一。...几个观点: DeepSeek 代表的是整个开源相对闭源的一次胜利, 对社区的贡献会快速转化为整个开源社区的繁荣, 我相信包括 Meta 在内的开源力量, 会在此基础上进一步发展开源模型, 开源就是一个众人拾柴火焰高的事情
然而近日，Salesforce发布了一项新的研究成果：decaNLP——一个可以同时处理机器翻译、问答、摘要、文本分类、情感分析等十项自然语言任务的通用模型。...图1.通过将 decaNLP的所有十个任务整合成问答形式，我们可以训练一个通用的问答模型 我们把所有十个任务都统一转化为问答的方式，提出了一个新的多任务问答网络（MQAN），它是一个不需要特定任务的模块或参数而进行共同学习任务的网络...尽管该设计用于decaNLP和通用的问答，MQAN恰好也能在单任务设置中表现良好：它在WikiSQL语义解析任务上与单项模型最佳成绩旗鼓相当，任务驱动型对话任务中它排名第二，在SQuAD数据集不直接使用跨监督方法的模型中它得分最高...平均来讲，这些实例包含了该挑战赛中最长的文档，以及从上下文直接提取答案与语境外生成答案之间平衡的force Model。 自然语言推理。自然语言推理(NLI)模型接受两个输入句子:一个前提和一个假设。...这也表明，如果不隐性地学习如何分离它们的表示方法，而显性地去分离上下文和问题会使模型建立更丰富的表示方法。
在大模型引入到工作场景时，我们有可能需要需要面临的问题，如获取企业内部数据（大模型训练的数据为公共信知识，未进行企业内部信息训练）、获取实时信息（实时聊天记录、实时报表信息等）以及与企业工具交互（完成调用...ReAct框架允许大模型与外部工具交互获取额外的信息，从而给出更可靠和实际的行动。 大模型Agent功能，大模型会自己分析问题，选择合适的工具，最终解决问题。这个功能背后的原理是ReAct框架。...同时具备帮助LLM模型获取信息、输出内容与执行决策的能力，对于一个指定的任务目标，ReAct框架会自动补齐LLM应该具备的知识和相关信息，然后再让LLM模型做成决策，并执行LLM的决策。...相较于人类，thought的存在可以让LLM的决策变得更加有可解释性和可信度。 Act：Act是指LLM判断本次需要执行的具体行为。Act一般由两部分组成：行为和对象。...它就像LLM的五官，将外界的反馈信息同步给LLM模型，协助LLM模型进一步地做分析或者决策。 一个完整的ReAct的行为，包含以下几个流程： 1、输入目标：任务的起点。
前言这里主要借助两个开源项目 ollama 和 openwebui 这两个项目，来尝试本地跑通llama3.1 8b 、 mistral-nemo 12b 和 qwen2 7b 这些模型，再大的模型机器也撑不住了...，模型可访问 ollama Models 选择相应的模型后，会有对应的命令，终端执行即可。...open-webui/open-webui:main运行成功后，我们访问 127.0.0.1:3000 即可打开本地的聊窗口，创建好对应的账号登录后，访问界面如下：总结总的来说，现在基于开源的项目，我们能够很快的搭建一个自己本地使用的模型...，当前如果你不存在数据安全的问题，使用国内或国外的最新的大模型体验肯定更好。...尝试跑了下llama3.1 70b的模型，跑起来后内存直线飙升，32GB内存的机器不建议尝试跑70b
预训练模型到底是什么，它是如何被应用在产品里，未来又有哪些机会和挑战？ 预训练模型把迁移学习很好地用起来了，让我们感到眼前一亮。...首先，预训练模型是一种迁移学习的应用，利用几乎无限的文本，学习输入句子的每一个成员的上下文相关的表示，它隐式地学习到了通用的语法语义知识。...输入是两个句子，经过 BERT 得到每个句子的对应编码表示，我们可以简单地用预训练模型的第一个隐节点预测分类标记判断两个句子是同义句子的概率，同时需要额外加一个线性层和 softmax 计算得到分类标签的分布...这就涉及到知识蒸馏和 teacher-student models，把大模型作为 teacher，让一个小模型作为 student 来学习，接近大模型的能力，但是模型的参数减少很多。...这就涉及到知识蒸馏和 teacher-student models，把大模型作为 teacher，让一个小模型作为 student 来学习，接近大模型的能力，但是模型的参数减少很多。
简单回顾 预估CTR不仅需要一个良好的模型 还需要设计良好的特征作为输入。以前很多研究挖掘了大量特征，例如文本特征，单击“反馈特征”、“上下文特征”和“心理学”特征。...为了避免复杂的特征工程，我们需要构建端到端模型，自动挖掘交互特征。 如一个用二阶特征+一个正则化的的简单模型： ? ?...如何基于DeepFM做改造，达到xDeepFM的效果呢？DeepFwFM就这样诞生了： ?...所以应该如何修剪？修剪网络参数是个np-hard的问题，没有任何方法能保证找到最优解。在这篇论文，我们使用的修剪算法如下： ?...我们首先训练几个epoch得到一个较优的模型，然后进行剪枝，去除冗余权重。在每次剪枝之后，我们通过fine-tune重新训练模型，这样错误的剪枝就可以被修复。
Salesforce的研究科学家Bryan McCann表示，“深度学习模型通常非常脆弱，你可以有一个适用于翻译的模型，但是在情感分析或概述上可能不会很好。”...McCann说：“我们设计了一个可以处理大量不同自然语言处理任务的通用模型。”...DecaNLP通过了语言测试的挑战，包括问答（在这个测试中，模型接收到一个问题和情境，其中包含了到达答案所必需的信息）和机器翻译（其中模型翻译输入从一种语言到另一种语言的文档）。...MQAN训练图（完整gif请访问原文链接） 为了判断模型的性能，研究人员对每个测试的结果进行了标准化，并将它们加在一起，得出一个数字在0到1000之间的decaScore。...在某些领域，特别是机器翻译和命名实体识别的转移学习，情感分析和自然语言推理的领域适应，以及文本分类的能力，与单任务模型相比改进了很多。
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