机器学习
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文章平均质量分 78
ChenDuBr
这个作者很懒，什么都没留下…
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Prompt Learning：人工智能的新篇章
Prompt learning是一种新兴的机器学习方法，它通过在训练数据中嵌入特定的提示（prompts）来引导模型学习。这种方法的灵感来自于人类学习过程，我们在学习新概念时往往会通过问题和提示来加深理解。Prompt learning的核心在于，它能够使模型在面对新任务时表现出更好的泛化能力。原创 2024-03-13 19:59:58 · 2136 阅读 · 0 评论 -
Prompt Engineering（提示工程）
Prompt 工程是大模型应用的一个关键环节，它通过设计有效的提示语句来引导模型的行为，从而提高模型的性能和适用性。随着人工智能技术的不断发展，Prompt 工程将会成为一个越来越重要的研究领域，为大模型的应用开辟更广阔的天地。原创 2024-03-13 19:32:46 · 953 阅读 · 0 评论 -
探索机器学习：智能时代的魔法
想象一下，如果你的电脑或手机能够像孩子一样学习新事物，而且速度更快、记忆力更好，那就是机器学习的魅力所在。机器学习让机器通过海量数据的“熏陶”，自我进化，无需人类一步步指导，便能识别图像、理解语言，甚至预测未来。原创 2024-03-12 20:20:25 · 566 阅读 · 0 评论 -
指令微调（Instructional Fine-tuning）
指令微调（Instructional Fine-tuning）是一种自然语言处理（NLP）技术，特别是在大型预训练语言模型（如 GPT、BERT 等）的应用中。在指令微调中，模型被进一步训练以更好地理解和遵循人类给出的指令或命令。这种方法可以提高模型在特定任务上的性能，使其能够根据给定的指令生成更准确的结果。原创 2024-03-12 10:05:27 · 4271 阅读 · 0 评论 -
并行训练和分布式训练
并行训练（Parallel Training）和分布式训练（Distributed Training）都是深度学习中提高训练效率和加速训练过程的方法，它们利用多个计算资源（如多个GPU或多个服务器）来同时执行训练任务。原创 2024-03-10 16:23:41 · 1769 阅读 · 0 评论 -
张量和向量
张量（Tensor）和向量（Vector）都是数学中的概念，它们在线性代数和深度学习中有着重要的应用。简而言之，向量是一维的，可以看作是一阶张量，而张量是一个更广泛的概念，可以有多个维度。在深度学习中，张量是非常重要的数据结构，用于表示和处理多维数据。原创 2023-11-07 15:07:08 · 5164 阅读 · 1 评论