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RSS订阅原创 Chatgpt 原理解构
例如，通过改进算法和模型结构，让 ChatGPT 具备更人性化的推理能力，包括因果关系推理、逻辑演绎能力，更好地把握长对话的上下文、对复杂情境的准确识别和更精细化的情绪感知。然而，它也带来了一些挑战，如虚假信息的传播和就业岗位的调整。1956 年，乔姆斯基的形式语言理论和香农的信息论模型为自然语言处理的发展铺平了道路，这一时期的研究成果为后续自然语言处理技术的发展提供了重要的理论基础。例如，当用户提出一个问题时，ChatGPT 会根据问题的关键词和上下文，利用预训练阶段学到的知识，生成一个初步的回答。
2024-10-09 22:23:02
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原创 ChatGPT：引领人工智能新潮流！
2022 年 11 月，OpenAI 发布了 InstructGPT 的姐妹模型 ChatGPT，也被称为 GPT-3.5，使用了指示学习和人工反馈的强化学习训练模型，其模型参数约有 20 亿，训练总文本达 45TB。在 AI 的协助下，再加上编程语言的优化以及各种低代码工具的涌现，普通人学习和应用编程的门槛已经大幅降低，ChatGPT 成为了编程过程中的得力助手。在输出生成方面，ChatGPT 会利用之前的上下文信息和模型内部对语言知识的理解，生成一个最有可能的回答，以回复用户的提问或者继续对话。
2024-10-09 21:50:40
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原创 初学者如何快速入门人工智能
对于初学者而言，要快速入门人工智能，需明确学习目标、具备基础知识、选择合适的学习资源、学习基本概念和算法、开展实践项目和案例分析，并持续学习与发展。一些知名的人工智能竞赛平台，如Kaggle、天池等，提供了丰富的竞赛项目，涵盖各个领域和任务。一些知名的在线学习平台，如Coursera、Udemy、edX等，提供了丰富的人工智能课程，涵盖从基础概念到高级应用的各个层面。初学者可在GitHub等开源平台上找到大量的人工智能项目，通过阅读代码、参与讨论和贡献代码，提高自己的编程能力以及对人工智能算法的理解。
2024-10-09 07:00:00
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原创 大模型微调技术之 LoRA：开启高效微调新时代
LoRA，即低秩适应（Low-Rank Adaptation），是一种用于微调大型语言模型的技术，旨在以较小的计算资源和数据量实现模型的快速适应特定任务或领域。LoRA 方法通过引入低秩近似的思想，对大型预训练语言模型的部分权重进行高效且轻量级的调整。在大型语言模型中，权重矩阵通常是高维且密集的，包含大量参数。LoRA 引入低秩矩阵，这些矩阵更小、更简单，但仍然能够捕获新任务所需的基本变化。
2024-10-08 21:38:22
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原创 小琳AI课堂 强化学习策略优化：深入解析SARSA算法及其Python实现
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法是一种基于值函数的方法，与Q-learning类似，但它采用了一种不同的策略。这意味着SARSA是一种“在线策略迭代”方法，它学习的是与数据生成策略相同的策略。这个公式考虑了当前状态下的动作价值、执行该动作后的即时奖励、在新状态下根据当前策略选择的动作价值，以及折扣因子。SARSA算法的基本步骤包括初始化Q表、选择初始动作、循环执行动作并根据当前策略选择下一个动作，最后更新Q表。环境的SARSA算法的Python示例。
2024-09-20 11:30:00
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原创 小琳AI课堂 掌握强化学习：探索OpenAI Gym的魅力与Python实战
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊OpenAI Gym，一个强大的强化学习（Reinforcement Learning, RL）工具包。🌟OpenAI Gym，由人工智能研究实验室OpenAI创建，为强化学习的研究和开发提供了一个统一且方便的平台。它就像是一个强化学习算法的游乐场，让研究人员和开发者可以轻松地测试和比较他们的算法。
2024-09-20 07:15:00
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原创 小琳AI课堂 探索强化学习：通过Python迷宫示例掌握Q-learning算法
在Q-learning算法中，我们遍历多个回合（episodes），在每个回合中，智能体都会尝试不同的动作，并根据动作的结果更新Q-table。这个示例虽然简单，但它展示了强化学习的基本原理：智能体通过与环境交互，不断学习如何在给定的环境中做出最优决策。Q-table记录了在不同状态下，执行不同动作的预期奖励。最后，我们打印出Q-table，它展示了在不同状态下，智能体应该选择哪个动作来最大化长期奖励。函数：实现了Q-learning算法，它通过不断尝试动作并更新Q-table来学习最优策略。
2024-09-20 07:00:00
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原创 小琳AI课堂：强化学习初阶
强化学习，听起来就像是给机器装上了成长的心智。想象一下，有个小机器人在迷宫里探险，它要找到出口。每次尝试走一步，它都可能得到奖励（比如巧克力🍫）或惩罚（比如碰到蜘蛛🕷️）。通过不断的尝试和错误，这个小机器人学会了如何最快地找到出口。这就是强化学习的基本理念。大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊强化学习，一种让机器通过“实践”学习的方法。
2024-09-19 23:01:31
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原创 小琳AI课堂：大语言模型的安全
首先，我们要明白，保证大语言模型的安全，需要从多个方面入手，确保模型在技术、法律、伦理和社会层面都得到妥善处理。大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们深入探讨如何保证大语言模型的安全，这可是关系到我们每个人哦！
2024-09-16 00:09:24
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原创 小琳AI课堂：确保大语言模型安全的八大策略--从数据隐私到用户教育
首先，我们要明白，保证大语言模型的安全，需要从多个方面入手，确保模型在技术、法律、伦理和社会层面都得到妥善处理。大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们深入探讨如何保证大语言模型的安全，这可是关系到我们每个人哦！
2024-09-15 23:59:42
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原创 小琳AI课堂：大语言模型如何符合伦理限制
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊大语言模型是如何符合伦理限制的，这可是一个非常重要的话题哦！
2024-09-15 23:58:40
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原创 o1模型：引领AI技术在STEM领域的突破与应用
o1模型在物理、化学、生物学等领域的基准任务上达到了博士生水平，尤其在数学和编码方面展示了卓越的能力。在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，o1模型的得分为83%，远高于GPT-4o的13%。在Codeforces代码比赛中，o1模型的准确率达到了89%，而GPT-4o仅为11%。这些数据表明，o1模型在复杂推理任务上有了显著的提升。o1模型在STEM能力方面表现出色，尤其在数学和编码方面，同时o1-mini作为更具性价比的模型，为用户提供了一种更快速、经济高效的选择。
2024-09-14 23:47:44
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原创 小琳AI课堂：GPT模型：引领自然语言处理的新时代
GPT模型是一种先进的自然语言处理模型，通过大规模的文本数据预训练，提高了模型在多种自然语言处理任务上的性能。自2018年提出以来，GPT模型在自然语言处理领域引起了广泛关注，并在多项任务上取得了优异的性能。然而，GPT模型仍然存在一些挑战和未来的研究方向，如模型效率、跨语言处理和可解释性等。本期的小琳AI课堂就到这里，希望对大家有所帮助！🌟📘🖥️。
2024-09-13 07:00:00
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原创 小琳AI课堂：MASS模型——革新自然语言处理的预训练技术
MASS模型在文本摘要任务上也取得了良好的表现。通过在大规模文本数据上进行预训练，MASS模型能够学习到文本的重要信息和摘要的生成策略，从而提高摘要质量。MASS模型作为一种先进的语言生成模型，在自然语言处理领域具有重要的意义。通过大规模文本数据的预训练，MASS模型能够学习到丰富的语言表示，从而在多种语言生成任务上取得优异的性能。未来，随着深度学习技术的不断发展，MASS模型可能会在模型架构、预训练与微调策略、多模态处理等方面取得新的突破，为自然语言处理领域的发展带来新的机遇和挑战。
2024-09-12 21:16:01
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原创 小琳AI课堂：LLaMA 3.1 开源大模型的全新里程碑
本期的小琳AI课堂就到这里，希望对大家有所启发和帮助！如果对LLaMA模型还有更多的好奇和问题，欢迎继续提问哦！🌈👋。
2024-09-12 21:00:04
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原创 小琳AI课堂：Palm模型：开启自然语言处理新纪元
Palm模型是一种先进的自然语言处理模型，通过大规模的文本数据预训练，提高了模型在多种自然语言处理任务上的性能。自2022年提出以来，Palm模型在自然语言处理领域引起了广泛关注，并在多项任务上取得了优异的性能。然而，Palm模型仍然存在一些挑战和未来的研究方向，如模型效率、跨语言处理和可解释性等。本期的小琳AI课堂就到这里，希望对大家有所帮助！🌟📘🖥️。
2024-09-11 07:15:00
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原创 小琳AI课堂：GLM模型:智谱AI的通用自然语言处理革新——以波士顿房价数据集为例
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们要探讨的是GLM模型，全称为General Language Model。这是由智谱AI公司在2023年提出的一种通用自然语言处理模型。它的核心亮点在于利用统一的预训练目标，让模型能够轻松应对多种自然语言理解任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。🌟。
2024-09-11 07:00:00
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原创 小琳AI课堂：Unilm模型——统一预训练目标下的自然语言处理革新
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们来聊聊一个很酷的话题——Unilm模型，全称为Unified Language Model。这是一种由微软亚洲研究院在2019年提出的先进自然语言处理模型。它的核心魅力在于利用统一的预训练目标，让模型能够轻松应对多种自然语言理解任务，比如文本分类、情感分析、机器翻译等。🤖Unilm模型是一种先进的自然语言处理模型，通过统一的预训练目标，提高了模型在多种自然语言理解任务上的性能。
2024-09-10 07:15:00
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原创 小琳AI课堂：Nezha模型：基于Transformer的中文预训练语言模型优化与进展
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊Nezha模型，这是一个基于Transformer架构的开源预训练语言模型，主要用于自然语言处理（NLP）任务。由中国的研究团队开发，Nezha模型在BERT的基础上进行了一些优化和改进，以适应特定的应用需求和提升模型性能。
2024-09-10 07:00:00
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原创 小琳AI课堂：ERNIE人工智能语言模型
ERNIE的出现，无疑是自然语言处理领域的一个里程碑。它不仅推动了技术的发展，也为中文语言的理解和处理提供了新的视角和方法。期待未来ERNIE能够带来更多创新和突破！本期的小琳AI课堂就到这里，我们下期再见！👋🌟。
2024-09-09 22:24:08
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原创 小琳AI课堂：深入学习BERT
BERT作为一种创新的预训练语言模型，通过引入双向语境理解和大规模预训练，显著提高了NLP任务的性能。它的出现不仅标志着自然语言处理技术的重大突破，也为人工智能领域带来了新的研究方向和应用前景。BERT的成功证明了预训练语言模型在理解和处理自然语言方面的巨大潜力，为未来的NLP研究和应用奠定了坚实的基础。🏆本期的小琳AI课堂就到这里，希望对大家有所帮助！如果对BERT还有更多疑问或想法，欢迎继续交流哦！💬。
2024-09-08 23:09:10
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原创 小琳AI课堂：深入学习Transformer模型
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来深入学习Transformer模型，这个在深度学习领域引发革命的技术。
2024-09-08 22:55:08
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原创 小琳Python课堂：深入理解Python对象：状态、创建与管理
方法是与对象关联的函数，它们可以访问和修改对象的状态。例如，汽车的加速和刹车方法可以改变汽车的速度。CPython中，所有Python对象基于PyObject结构体，包含引用计数和对象类型。
2024-09-07 21:21:08
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原创 基于VAE和流模型的AIGC技术
哇哦，VAE（变分自编码器）和流模型在AI生成内容（AIGC）领域可真是大放异彩呢！🚀🌟 它们就像魔法师一样，能够创造出各种各样、高质量的数据，从图像到音频，再到文本，简直无所不能！来，让我们用更轻松活泼的方式，探索一下VAE和流模型的奇妙世界吧！
2024-09-07 07:00:00
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原创 小琳AI课堂：大模型的发展历程：从创新到挑战
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊大模型的发展历程，这是一段充满创新与挑战的故事。🚀让我们追溯到20世纪50年代，那时计算机科学和人工智能还处于萌芽阶段。
2024-09-06 22:02:19
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原创 听故事学习 GAN
哇塞，GAN（生成对抗网络）可真是个神奇的东西呢！🤖✨ 它就像一个超级智能的画师和艺术评论家的组合，通过不断的互相较量和学习，最终能创造出令人惊叹的艺术作品！通过这样的方式，GAN技术就像一个神奇的魔术师，能够创造出令人难以置信的艺术作品。在艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域，都有着无限的可能性和广阔的应用前景！希望这个故事能帮到你，让你在探索深度学习和GAN的世界时更加轻松愉快！在代码的世界里，有两个特别的小家伙：生成器小G和判别器小D。来，让我们用更轻松活泼的方式，把这个过程变成一个有趣的故事吧！
2024-09-06 07:00:00
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原创 看demo学算法之 k-means
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。🤖✨。
2024-09-05 07:30:00
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原创 看demo学算法之 自编码器
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们来聊聊自编码器。🌟AE自编码器，全称为Autoencoder，是一种数据压缩算法，它能够通过学习输入数据的有效表示（编码）来重建输入数据（解码）。自编码器通常被用于无监督学习任务，尤其是在降维、特征学习、数据去噪等领域。下面，我将从四个不同的角度来详细解释AE自编码器。
2024-09-05 07:00:00
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原创 看demo学算法之 贝叶斯网络
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们一起来学习贝叶斯网络，这是一种非常酷的图形模型，它能帮助我们理解和处理变量之间的条件依赖关系。🎨📊。
2024-09-04 21:45:04
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原创 小琳Python课堂：Python高性能实现的基本原理
大家好，这里是小琳Python课堂！今天，我们将深入探讨Python高性能实现的基本原理，以及如何通过Cython和PyPy来提升代码的执行效率。
2024-09-04 07:15:00
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原创 小琳Python课堂：matplotlib绘制线图
小琳Python课堂开讲啦！今天我们来学习如何使用Python的matplotlib库绘制线图。📈使用Python中的matplotlib库来绘制图表是一种展示数据的有效方式。matplotlib是一个强大的绘图库，它提供了多种图表类型，如线图、柱状图、散点图等，非常适合数据可视化。下面，我将通过一个示例来展示如何使用matplotlib绘制一个简单的线图。
2024-09-04 07:00:00
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原创 AI大模型实战：pytorch安装
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们要聊聊如何安装PyTorch，一个在科学计算和数据分析领域广泛应用的流行深度学习框架。安装PyTorch需要一些步骤，但不用担心，我会一步步指导你。
2024-09-03 22:06:30
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原创 小琳Python课堂:Python高并发实现的基本原理(高阶版)
大家好，这里是小琳Python课堂！今天，我们将从高阶视角深入探讨Python高并发实现的基本原理，特别是线程安全性、线程同步和原子性这三个核心概念。这些概念对于构建复杂、高效的多线程应用程序至关重要。
2024-09-03 20:36:13
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原创 小琳Python课堂:Python 高并发实现的基本原理（简化版）
大家好，这里是小琳Python课堂！今天，我们来聊聊Python中实现高并发的三个核心概念：线程安全性、线程同步和原子性。这些概念对于确保我们的程序在多线程环境中正确、高效地运行至关重要。
2024-09-03 20:32:20
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原创 小琳Python课堂：Python全局解释器锁（GIL）下的多线程性能测试与分析
小琳Python课堂开讲啦！今天我们通过一个实验来测试在全局解释器锁（GIL）环境中多线程的性能表现。🔍。
2024-09-03 07:30:00
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原创 小琳Python课堂：Python全局解释器锁（GIL）的深入解析与应用
小琳Python课堂开讲啦！今天我们来深入探讨Python中的一个重要概念——全局解释器锁（GIL）。🔒。
2024-09-03 07:00:00
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