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RSS订阅原创 星火大模型驱动阅读理解题库构建挑战赛 # Datawhale AI 夏令营
基于讯飞开发者大赛，以星火大模型驱动阅读理解题库构建挑战赛为内容。该赛题的任务要求参赛者基于大模型微调技术，微调适用于高考语文现代文阅读和英语阅读的QAG的大模型，完成输入文章输出问题与答案的任务。大赛将为参赛团队提供免费的模型微调服务平台（讯飞大模型定制训练平台（））。大赛提供了近几年的高考语文现代阅读和英语阅读的数据集（包含原文，题目，答案）用于训练和测试，并且要求必须使用spark-13b模型进行微调。
2024-08-17 21:41:51
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原创 第二届世界科学智能大赛社会科学赛道：市场博弈和价格预测 # Datawhale AI 夏令营 # task3
这是Datawhale2024暑期夏令营的第三期，该期夏令营同样依托于AI竞赛，DW选择了由上海科学智能研究院、复旦大学联合阿里云在上智院·天池平台发布的“第二届世界科学智能大赛”。关于赛题的介绍和分析这里就不过多介入，感兴趣的同学可以自行去上文中的竞赛官网查看相关内容。task3的内容主要是关于上分方向的探讨，分成了三个部分：时间序列挖掘、ABM和强化学习三个方向。
2024-08-03 22:43:53
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原创 第二届世界科学智能大赛社会科学赛道：市场博弈和价格预测 # Datawhale AI 夏令营 # task1
在上述部分，我们已经将代码分析的很透彻了。在这里我将使用思维导图形式，对代码思路进行进一步的总结和归纳。
2024-07-28 18:10:39
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原创 电力需求预测赛 Task3：尝试使用深度学习方案#Datawhale AI 夏令营
数据预处理# 将数据按照id进行分组# 准备训练数据集for i in range(10, 15): # 每个id构建5个序列# 准备测试数据集OOT = []（1）将数据按照id列进行分组。（2）将每个分组的数据保存到datasets字典中，键为id，值为对应的数据数组。（3）准备训练数据集X和目标值Y。（4）对于每个id，从第10行到第15行生成5个序列。（5）取数据的第3列作为特征，并对序列进行反转（[::-1]），如果序列长度不足look_back，则用0填充。
2024-07-20 23:32:45
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原创 基于术语词典干预的机器翻译挑战赛-task1#Datawhale AI 夏令营
在调整参数的过程中，即使已经经过了100次迭代，损失仍高达2.0以上，远远无法达到拟合的要求，按照我的个人理解，这可能是因为算法的局限，包括seq2seq模型的局限性。因为当我控制变量，迭代次数不变，样本数扩大一倍，最终结果并没有太多的提高。（也可能是样本实在是太少？等待我后续增加样本数再进行尝试。另外让我十分不解的是，我发现，当迭代次数从50增加到100的时候（样本数没变），损失减少，按理说，训练的模型效果应该更好了，但是最终评测的BLEU结果却更差了，这似乎互相矛盾？这是因为BLEU的局限性吗？
2024-07-14 19:50:56
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原创 电力需求预测赛-task1#Datawhale AI 夏令营
作为机器学习小白，这是第一次接触机器学习，而且作为研0学生，希望借助这次机会，能够初窥机器学习之门槛，并应用于在日后的科研工作中。这次AI机器学习夏令营基于讯飞开放平台“电力需求预测挑战赛”开展的实践学习，在实际项目中锻炼能力。
2024-07-14 15:12:21
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空空如也
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