背景 通过示例梳理AI模型训练流程，示例比较简单，方便演示。...流程 机器学习实战步骤 定义问题 数据收集和预处理 选择算法并建立模型 训练模型 模型评估和优化 示例 定义问题 根据公开数据集预测加州房价分布 数据收集 import pandas as pd...df_housing.drop("median_house_value",axis = 1) #构建特征集X y = df_housing.median_house_value #构建标签集y 选择算法并建立模型...#导入线性回归算法模型 model = LinearRegression() #使用线性回归算法 model.fit(X_train, y_train) #用训练集数据，训练机器，拟合函数，确定参数...211157.06335417 218581.64298574 465317.31295563 ... 201751.23969631 160873.51846958 138847.26913352] 模型评估
从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。...所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...然而，这些仅仅是已经成熟上岗的AI技术在英特尔®️ 平台得到的优化，英特尔的能力还远不止如此。 这就要说回大模型了。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革？ 纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —
私有 AI 模型已死，私有 AI 模型万岁 翻译自 Proprietary AI Models Are Dead. Long Live Proprietary AI Models 。...因此，私有模型已死。 然后是谷歌 I/O 2023 。 Google Bard ，一个基于自己的专有数据集的生成式 AI 搜索引擎，受到好评如潮。引用最多的功能是它能够将实时数据合并到其模型中。...生成式 AI 成功的代价 事实证明，访问实时数据来构建模型是昂贵的。谷歌花费数十亿美元来构建基础设施，以实时索引网络以构建他们的生成模型，你可以打赌这将是私有的。...基础 AI 模型的未来 那么，这是否意味着每个生成式 AI 用例都需要一个基于私有实时数据构建的基础模型？否，但还有其他原因需要私有的基础模型： 私有的第一方数据集。...希望构建生成式 AI 的企业可能需要依赖大公司的基础模型，这些公司拥有支票簿来维护自己的实时数据基础设施和其他用例的开源基础模型。 企业所依赖的专有数据集也将越来越实时。
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。...通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。...AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。...AI大模型在特定领域的应用 在自然语言处理领域，AI 大模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。...此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。...本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。...大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。...这种巨大的模型规模赋予了大模型更强的表达能力和预测能力，可以处理更为复杂的任务和数据。...更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
但是AI就不同，AI最大的特征就是它会通过数据集来学习，会迭代，会有新的东西，新的技能产生，学习能力才是AI被称为人工智能的来源。 什么是AI模型? 了解了AI，那么什么是AI模型？...而且，AI模型是刚开始上学，就直接学习不同的专业，偏科偏到头。可能一个用在太空研究的AI模型，也搞不定在超市里算库存的事。...什么是AI大模型? 那这样，我们要做100件事，不就要训练100个不同的AI模型？ 要知道，训练一个AI模型，技术复杂度并不比训练一个专业运动员低。怎么办？...这个“通识教育”就是更大规模的参数量，通过这个“小学到高中”的预训练过程，让AI模型都成为大规模预训练模型，简称“大模型”。...不过就像我们在小学到高中学习过程中会展现不同的倾向，AI大模型也并不只有一种，常见的AI大模型有NLP自然语言处理大模型、CV计算机视觉大模型、跨模态大模型和科学计算大模型。
作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。...一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。...bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。...(checkpoint) #下载模型 网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom...下载模型地址: https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b1/tree/main 把如上图所示链接中的五个文件（不包含这个flax_model.msgpack）
信用卡账单是否会违约，金融机构利用逻辑回归模型来评估信用卡用户是否存在违约风险，这通常涉及对用户的信用历史、交易行为等进行分析。 逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型，特别是适合于处理二分类问题。...这个损失函数的目的是使得模型输出的概率尽可能接近真实标签。当模型预测的概率与真实标签一致时，损失函数的值会很小；反之，如果预测的概率与真实标签相差较大，则损失函数的值会比较大。...AUC（Area Under Curve）则是ROC曲线下的面积，用于量化地衡量模型的整体分类性能。AUC的取值范围在0.5到1之间，其中0.5表示模型没有区分能力，而1表示模型具有完美的分类能力。...AUC越大，说明模型在区分正负样本上的表现越好。在实际应用中，一个AUC值接近1的模型通常被认为具有较高的预测准确性和可靠性。...这样做有助于改善模型对少数类的识别能力，特别是在数据集中某些类的样本数量远少于其他类时，这种权重调整可以防止模型偏向于多数类。
引言 正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。...从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务，每天我们都看到有新模型发布的消息。 许多机会在我们面前展开。可以帮助我们在工作中的AI产品将成为我们未来几年中最重要的工具之一。...AI模型最令人兴奋的应用之一是医疗AI工具。 在这篇博客文章中，我将PLIP（病理学语言和图像预训练）描述为病理学的第一批基础模型之一。...医疗AI的病理语言和图像预训练 现在是时候测试一下我们的PLIP了。这个基础模型在标准基准测试中表现如何？ 我们进行了不同的测试，以评估我们的PLIP模型的性能。...AI的教育工具。
AI模型的基准测试 在评估一个模型的时候，仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了，并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候，最重要的是提供一套有效的评估模型。...现在常见的模型的基准测试有 GLUE、SuperGLUE、HELM、MMLU等等。...图 1 2023 年 8 月份 GLUE 评估结果 随着大模型能力越来越强大，GLUE的九大任务中已经有很多表现出了模型已经超越了人类的基准，但是这并不能说明机器掌握了英语。...模型的知识获取能力基准测试：MMLU、C-Eval MMLU（Massive Multitask Laguage Understanding），是一个知识获取能力评价模型，通过零样本、少样本来衡量模型在预训练期间获得的知识...图 6 HELM 的场景和指标映射关系 无论怎么选择，对于模型来说基准测试中的数据对于模型是第一次遇见将会使得结果更加的准确，也能更客观的反馈模型的能力。
背景本人自由职业，运营者AI开源项目CloudOrc/SolidUI技术实现on-premise内部的私有数据价值越来越低，已经为了做大模型价值，存储很多私有数据，再加上例如LAION 爆火，LLM爆火...开源数据AI 新的切入方向，开源数据集，对于算力的要求比较低，但是具有世界意义，是构成AI重要组成部分，LAION 就是很好的例子。...* 基于数据开发 AI 模型。Midjourney 利用 Step1 构建的数据集开发计算机视觉、自然语言处理等 AI 模型。这些模型可以完成图像识别、语义理解等任务。...* 将 AI 模型以 API 形式开放。Midjourney 将开发的 AI 模型以 API 的形式开放给客户使用。客户可以在自己的产品或服务中调用这些 API,实现相应的 AI 能力。...当用户调用 API 使用 AI 服务时,会产生更多的数据,如用户图像、文本,用户交互数据等。这些新产生的数据被 Midjourney 收集起来,输入到 Step1,不断丰富数据和提高模型效果。
这个类有许多参数可以设置，如fit_intercept（是否计算模型的截距）和normalize（是否对数据进行标准化处理）等。 训练模型：使用训练集数据调用模型的fit方法来训练模型。...进行预测：训练好模型后，使用predict方法对测试集或新数据进行预测。 评估模型：常用的评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。这些指标可以帮助我们了解模型的预测性能和数据拟合程度。...损失函数 用来衡量机器学习模型性能的函数，损失函数可以计算预测值与真实值之间的误差（用一个实数来表示），误差越小说明模型性能越好。...通过最小化损失函数，模型可以学习到最佳的权重系数和偏置项，从而得到一个能够较好地预测未知数据的线性模型。 模型评估：在模型训练完成后，通常会使用测试数据集x_test来评估模型的性能。...通过调用estimator.predict(x_test)可以获取模型对测试数据的预测值，进而可以通过比较预测值和真实值来计算模型的准确性和其他性能指标。
该模型摒弃了传统的循环网络结构，转而使用自注意力机制，允许模型同时处理输入序列的各个部分，从而更有效地捕捉复杂的语言模式。...文本生成：如GPT系列模型，在自动内容创作、对话生成等方面具有显著效果。 文本理解：如BERT模型，用于情感分析、文本分类、问答系统等。 语音处理：Transformer被用于语音识别和语音合成。...MLP是早期的神经网络模型，主要用于简单模式识别。 随后，CNN的出现改进了图像处理和计算机视觉领域。 RNN和LSTM在处理时序数据和语言模型方面取得了显著成果。...这允许模型在不同的子空间中捕捉信息。...这样，模型可以在不同的表示子空间中并行捕获信息。
本周介绍了 5 个视频相关的 SoTA 模型：VideoMAE 成功在视频模型中加入超高遮蔽率、ViS4mer 处理长视频高效又低成本、Flamingo 只需小样本就能胜任多种视觉语言任务，VDTN 用多模态的概念重新定义对话状态追踪任务...使用一些简单的设计，模型就能够有效地克服视频重建过程中由于时间相关性引起的信息泄漏问题。即使当遮挡率很高的时候(90%-95%)，模型仍然可以获得良好的性能。...为了不让模型从高度相似的相邻帧学到重建的知识，模型使用非常高的遮盖率从视频中删除时间立方体。同时，这一操作也降低了编码器-解码器架构的预训练成本。...Self-Supervised Video Pre-Training 更多资料：VideoMAE：南大MCG&腾讯AI Lab 提出第一个视频版MAE框架，使用90%甚至95%遮挡，性能SOTA！...Flamingo 探索了开放式多模态任务（例如视觉问答、描述任务）以及封闭式任务（例如多项选择视觉问答），证明了该架构的单个模型就可以使用少量学习的最新技术，只需通过特定任务示例提示模型即可。
决策树的基本思想是，通过构建一个树状的图形模型，将决策过程中的各种可能情况和结果以直观的方式展现出来。...剪枝操作：在构造决策树之后，C4.5算法会进行剪枝操作，以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。...这样的结构有助于简化模型，提高解释性。CART使用基尼系数作为特征选择的标准。基尼系数衡量的是数据集的不纯度，基尼系数越小，表示数据越纯，即分类越明确。...训练方法：使用fit方法来训练决策树模型，传入训练数据和对应的标签。...y_pred = clf.predict(X_test) 评估方法：可以使用score方法来评估模型的准确性。
作者：一号编辑：美美大模型不是AI的唯一出路，把模型做小也是本事。这段时间，AI模型界是真的热闹，新的模型不断涌现，不管是开源还是闭源，都在刷新成绩。...AI模型发展正着力于摆脱限制自英伟达乘着AI的东风，成为行业内说一不二，当之无愧的“卖铲子的人”，各家AI公司都将英伟达的GPU视为“硬通货”，以致于谁囤有更多的英伟达的GPU，谁的AI实力就强。...因此，很多AI公司开始另谋出路，要么找其他的GPU生产商，要么决定自己研发AI芯片。...马斯克也曾说过，当前限制AI发展的主要因素是算力资源，但在未来，电力会成为限制AI发展的另一阻碍。...显然，如果持续“大力出奇迹”，通过堆砌参数量来实现AI性能的提升，那么以上这些问题迟早会遇到，但是如果把大模型做小，使用较小的参数量，实现同样或者更好的性能，那么将可以显著减少对算力资源的需求，进而减少对电力资源的消耗
直观理解 【先给出最直观的理解】 【判别式模型】：要确定一个图片是猫还是狗，用判别模型的方法就是根据数据集X训练模，然后把新的图片输入到模型中，模型给出这个图片是每个类别的概率。...【生成式模型】：生成式模型是对原始数据集X和其标签Y建模，生成其联合概率。然后将新的图片放入是否是猫的模型中，看概率是多少；然后将新的图片放入是否是狗的模型中，看概率是多少。 ---- 2....【相当于给出X，让模型告诉你Y】 判别模型比较常见：线性回归，SVM，神经网络，决策树。 3. 生成模型 生成模型可以理解为把类别，也当成一个特征。然后寻找（X，Y）的分布。...【相当于给出X和Y，让模型告诉你这个组合的概率】 常见的模型有：高斯混合模型，朴素贝叶斯模型。 喜欢的话，长按下面的二维码关注下【机器学习炼丹术】，成为炫酷的炼丹师吧！...目前在更：每天一两个AI面试干货知识点。 公众号中回复【下载】有免费的精选的机器学习相关的学习资料哦，持续更新哦！ 欢迎大家加好友，交流学习知识，携手并进。
“2小时训练出的算法模型，能对抗「碎片化」的AIoT吗？” 作者 | 辛夷 编辑 | 余快 大模型，带来了AI 2.0，也带来了无限可能。...作为一个拥有十多年积累的AI玩家，“算法定义硬件”到底能不能行得通？面对即将到来的大模型时代，旷视对于AI产品的理解又将发生哪些变化？...“预训练+精调”或将成为新的研发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能模型研发门槛。 某种角度，大模型是传统AI“作坊式”生产模式的一次救赎。...这些最新的大模型技术，将逐步缓解一直以来承担“最复杂的脑力”工作的AI研发人员研发压力。 在未来，大模型将进一步降低了算法生产的门槛，提升了算法从生产到落地的整体效率。...等待下一站 无论是大模型，还是AI，只要跟现实真实世界产生交互，无非只有三种模式，视觉、语音和文本。 这三种模式都是多模态覆盖的，其中，视觉是重中之重。
另一方面，以大模型为代表的多模态AI，数据结构、类型远比单模态AI复杂，数据量也更加庞大。 两大趋势相互叠加，市场对于存储的增量需求呼之欲出。...二、AI存储三要素：精度、效率、能耗 以往，训练模型的方法简单而粗暴：大量的数据加上人工，以及强大的算力，不断调优，提高模型精度。...很明显，前一种方式被广泛使用并达到了极限，后一种方式正呈星火燎原之势，开始席卷整个AI行业。 三、AI存储如何让企业用上大模型？...目前，华为FusionCube A3000产品既可以一站式交付，也支持集成其他的AI大模型软件，并开发算力平台、网络等。...“模型训练应该回归到数据本身。” 推荐阅读 华为盘古大模型、特斯拉人形机器人...上海人工智能大会的「三大看点」 大模型做通用 Or 垂直？中小AI公司的「生死抉择」
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】AI模型一定是越大越好吗？Nature采访了几位专家，反驳了这一理论。...商业公司已经看到，使用更大的AI模型，就可以获得更好的结果，因此他们正在推出越来越大的LLM——每个LLM 都需要花费数百万美元来训练和运行。 但是这些模型有很大的缺点。...相反，一些科学家说，更小、更节能的AI才能取得进步，他们的观点部分受到了大脑学习和建立联系方式的启发。 模型更大就更好吗？...在整个MATH数据集上，最小模型的准确率为25%，中型模型达到43%，最大模型突破50%大关。...但是最大的模型花了一个月的时间进行微调，专用硬件的算力是最小模型所用算力的八倍，而最小模型的微调时间仅为两周。 理想情况下，最大的模型应该在更多token上进行微调。
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