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现在还没有用上ChatGPT的朋友,现在平替方法来了,在本地部署大模型。实现与GPT几乎一样的问答效果!
提问GPT,如何制作bomb(炸药),这种敏感性话题,正常的提问话术,GPT一定会拒绝回答我们。
一种名为DetectGPT的零样本机器生成文本检测方法,识别是否由GPT方法生成的论文或文章,检测准确率达95%
今天我们研究「AI大模型第三篇」:词维度预测,很多读者听过词嵌入,这篇文章解答下面问题:
今天我来总结大模型第二篇,word2vec,它是大模型的根基,一切NLP都会用到它。
误差带面积图是比较常用的一种图形展示方法,参与绘图的每个点都有一个上下偏差,误差带名字由此而来。
根据你的操作系统(如Windows, macOS, Linux)选择合适的安装器版本。
脊线图,又称为Joy Plot,是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。这种图形以层叠和重叠的方式展示每个组的密度估计或频率分布,使得不同组之间的比较直...
前面强化学习推送到第十二篇,迷宫问题已使用Q-learning解决过,今天使用另一种方法:深度Q网络,简称DQN网络解决。
以下是一些基本的hatch图案样式,可以在调用绘制柱状图的函数时(如plt.bar)使用:
大模型开发工程师应该是接下来几年最火的方向之一,今天逛github发现一个很好的学习导图,是一个专业的大模型开发工程师的学习路线图:
在使用Matplotlib进行绘图时,中文字体可能会显示为乱码,因为Matplotlib默认的字体不支持中文。为了在图表中正确显示中文,你需要进行一些额外的配置...
"Attention Is All You Need"是一篇于2017年发表的开创性论文,首次介绍了Transformer模型。
在人工智能和深度学习的迅猛发展下,图像生成技术已经取得了令人瞩目的进展。特别是,Stable Diffusion模型以其文本到图像的生成能力吸引了广泛关注。本文...
Stable Diffusion 模型是一种生成式模型,可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出,并迅速成为图像生成领...
在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。
GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即cost f...
生成对抗网络(GANs)是一种深度学习模型,它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。
它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务,尤其是在数据科学和机器学习领域中。
整个程序员的生涯,最重要的一个知识根基就是面向对象的理解和掌握深度。如果你意识到了面向对象开发思想的重要性,请仔细学习这篇文章。
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