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    人工智能创新有望解决大数据难题

    导读:数据科学界经常开玩笑说,专家系统好比是过时的恐龙,它们很有意思,但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意,人工智能领域没有哪一项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外,由于专家系统已存在相当一段长的时间,你可以运用久经考验的最佳实践。下面是使用专家系统、让你开始入手的六个最佳实践。 我经常遇到着迷于深度学习、压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队,它们渴望运用当下流行的算法。比如说,我最近在与一家大型金融机构合作,共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控,我团队中的一名数据科学家就在谈论K-

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    大学生毕业应该付费上班,专家这样建议。。。

    今年的就业形势很严峻,国内国外都是。很多公司都开始了各种各样的限制招生或者裁员的举动。 有裁员的,有不招人的,还有给了offer毁约的,甚至很多之前认为铁饭碗的也免不了失业。 这届大学生挺惨的,上大学在宿舍上网课3年,毕业了,又面临失业。找不到工作。 大学生们将来回忆起大学生活,估计也不是什么美好的回忆。 很多企业主也很惨,因为没有订单,企业亏钱,没办法继续经营下去,没办法扩大生产多招人的比比皆是。 大企业也逃不了同样的命运,国内国外的大企业都差不多,裁员的裁员,不招人的不招人。 所以这个时候专家上场了

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    强化学习从基础到进阶--案例与实践含面试必知必答10:模仿学习、行为克隆、逆强化学习、第三人称视角模仿学习、序列生成和聊天机器人

    模仿学习(imitation learning,IL) 讨论的问题是,假设我们连奖励都没有,要怎么进行更新以及让智能体与环境交互呢?模仿学习又被称为示范学习(learning from demonstration),学徒学习(apprenticeship learning),观察学习(learning by watching)。在模仿学习中,有一些专家的示范,智能体也可以与环境交互,但它无法从环境里得到任何的奖励,它只能通过专家的示范来学习什么是好的,什么是不好的。其实,在多数情况下,我们都无法从环境里得到非常明确的奖励。例如,如果是棋类游戏或者是电玩,我们将会有非常明确的奖励。但是多数的情况都是没有奖励的,以聊天机器人为例,机器人与人聊天,聊得怎样算是好,聊得怎样算是不好,我们是无法给出明确的奖励的。

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    每日论文速递 | Meta提出Branch-Train-Mix 混合专家大模型训练方法

    摘要:我们研究了训练大语言模型(LLM)的高效方法,使其具备多个专业领域的能力,如coding、数学推理和世界知识。我们的方法被命名为 "分支-训练-混合Branch-Train-MiX (BTX)(BTX)",它以种子模型为起点,以并行方式对专家进行分支训练,同时提高吞吐量并降低通信成本。在对单个专家进行异步训练后,BTX 将其前馈参数汇集为专家混合(MoE)层中的专家,并对剩余参数求平均值,然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。BTX 概括了两种特殊情况,一种是分支-训练-合并方法(该方法没有学习路由的 MoE 微调阶段),另一种是稀疏上循环方法(该方法省略了异步训练专家的阶段)。与其他方法相比,BTX 实现了最佳的精度-效率权衡。

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