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归一化层是深度神经网络体系结构中的关键,在训练过程中确保各层的输入分布一致,这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择(Batch, Layer, Gro...
OPERA: Alleviating Hallucination in Multi-Modal Large Language Models via Over-T...
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
作者:Kelvin Lu 翻译:陈之炎校对:赵茹萱本文约4300字,建议阅读9分钟本文介绍了作者对于“全栈数据科学家”的一些见解。
在创建新事物的时候,我们都会依赖经过尝试检验的方法、途经和模式。这个说法适用于软件工程领域,但对于生成式AI和人工智能来说可能并非如此。对于像生成式AI等新兴技...
据IBM的介绍,探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和研究数据集并总结其主要特征的一种方法,通常采用数据可视化技术。因此可以说,EDA 是通过创建可视化...
《麻省理工科技评论》的“接下来是什么”一期环顾了行业,趋势和技术以求为您提供最新的未来视角。阅读我们该期的剩余内容(https://www.technology...
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的Python库。它提供了一个标准化的环境,使得研究人员可以轻松地测试和比较他们的算法。Gym库中的环境可以...
其实关于“因果推断”的疑惑在我的本科阶段就埋下了种子。我相信几乎所有上过计量或者统计的同学,上课的课件里一定会有一句:Correlation is not ca...
大型语言模型(LLMs)的不断增大引入了在它们的训练和推断中面临的挑战。移除模型组件被认为是解决大型模型尺寸问题的一种方法,然而,现有的剪枝方法仅关注性能,而没...
大语言模型通常需要较大的GPU内存。那能不能在单个GPU上运行推理?如果可以,那么所需的最小GPU内存又是多少?
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域,机器学习是人工智能领域的一个子集,它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越...
在许多方面,图是我们从自然界接收数据的主要形式。这是因为我们看到的大多数模式,无论是在自然系统还是人工系统中,都可以使用图结构语言来优雅地表示。突出的例子包括分...
2022年12月发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“数据二十条”)提出了需要“构建数据基础制度”,而数据确权、价值评估、流通监管...
以上场景发生时,我们通常不得不选择等一会,那关于这个等待时间的平均值,其实有一个有趣的悖论,本文中作者会对其做一个通俗且深入的介绍。
在数据科学领域,有一些重要的思想帮助人们提高了工作流程的效率,并且也成为了强大的工具。这些思想帮助数据科学家们理解他们所处理的所有信息。
近年来,随着计算机技术和大数据的快速发展,深度学习在各个领域取得了显著的成果。为了提高模型的性能,研究者们不断尝试增加模型的参数数量,从而诞生了大模型这一概念。...
作者:Melissa Heikkilä 翻译:付雯欣校对:赵茹萱 本文约2500字,建议阅读5分钟工具名为 Nightshade,它会扰乱训练数据,从而可能对图...
在我最近的文章《新ChatGPT提示工程技术:程序仿真》中,提出了一种新的提示工程技术,旨在使ChatGPT-4表现得像一个程序。在开发它时,让我印象最为深刻的...
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