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使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，您的代碼可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的速度、可伸縮性和可解釋性。選擇的最佳設(shè)計將取決于主要問題的精確要求。每種設(shè)計都有一定的優(yōu)勢和用途。...
從 ChatGPT 獲得高質(zhì)量的答案需要特定的提示。雖然您可以向 ChatGPT 提出問題并獲得簡單的回答，但通過將 ChatGPT 指定為“超級開發(fā)人員”來要求特定結(jié)果會產(chǎn)生更好的答案。更好的是，將提示結(jié)構(gòu)化為表格可以產(chǎn)生更高質(zhì)量的響應(yīng)。但是，使用基于規(guī)則的提示可以獲得最準(zhǔn)確的結(jié)果。...
世界正在迅速變化，這在很大程度上是由于人工智能（AI）技術(shù)的巨大進(jìn)步。人工智能正在全面改變各個行業(yè)，從自動駕駛汽車到個性化醫(yī)療保健。隨著我們走向人工智能技術(shù)在我們的生活中發(fā)揮越來越大作用的未來，掌握這項尖端技術(shù)如何影響我們的環(huán)境以及未來的機(jī)會至關(guān)重要。迪拜有各種移動應(yīng)用程序開發(fā)公司為各種行業(yè)提供最合...
遷移學(xué)習(xí)徹底改變了自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，允許從業(yè)者利用預(yù)先訓(xùn)練的模型來完成自己的任務(wù)，從而大大減少了訓(xùn)練時間和計算資源。在本文中，我們將討論遷移學(xué)習(xí)的概念，探索一些流行的預(yù)訓(xùn)練模型，并通過實際示例演示如何使用這些模型進(jìn)行文本分類。我們將使用擁抱面轉(zhuǎn)換器庫來實現(xiàn)。...
基于深度學(xué)習(xí)的AI編碼智能去圖像信息冗余，實現(xiàn)更高壓縮率。同時AI識別ROI興趣區(qū)域低倍率壓縮保留物體特征，背景區(qū)域高倍率壓縮提升壓縮比。...
圖案匹配（正規(guī)化相關(guān)）需要進(jìn)行大量的計算處理。如果要處理所有的圖像輸入信息，則需要相當(dāng)長的處理時間。通過限制需要處理的像素數(shù)量，可以減少數(shù)據(jù)量，縮短處理時間。這種操作被稱為“拉開間隔”“壓縮”。...
為了解決之前Al模型的擴(kuò)展性和通用性不高，以及依賴人工數(shù)據(jù)標(biāo)注和標(biāo)注數(shù)據(jù)量的問題，基礎(chǔ)模型/大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型提出了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的可行方案。...
最近做了一些多目標(biāo)跟蹤方向的調(diào)研，因此把調(diào)研的結(jié)果以圖片加文字的形式展現(xiàn)出來，希望能幫助到入門這一領(lǐng)域的同學(xué)。也歡迎大家和我討論關(guān)于這一領(lǐng)域的任何問題。...
光譜成像擴(kuò)展了傳統(tǒng)彩色（RGB）相機(jī)的概念，可以在多個光譜通道捕獲圖像，在遙感、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測和天文學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。...
不可否認(rèn)，OpenAI推出的ChatGPT開創(chuàng)了人工智能（AI）領(lǐng)域的新時代，徹底改變了我們與對話代理互動的方式。這個單一的工具展示了技術(shù)的顯著進(jìn)步，使其與以前的人工智能聊天機(jī)器人（如Siri或Alexa）區(qū)分開來。ChatGPT的迅速采用證明了它在各個領(lǐng)域的日益普及和廣泛使用。...
近年來，像 GPT-4 這樣的大型語言模型 （LLM） 因其在自然語言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是，要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM，定制培訓(xùn)是必要的。本文提供了有關(guān)自定義訓(xùn)練 LLM 的詳細(xì)分步指南，其中包含代碼示例和示例。...
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，它正在創(chuàng)造大量曾經(jīng)聞所未聞的工作機(jī)會。雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和人工智能研究人員等傳統(tǒng)人工智能角色得到廣泛認(rèn)可，但有幾個鮮為人知的職業(yè)在推動科技行業(yè)變革方面同樣重要。在本文中，我們將探討人工智能革命中的 21 個隱藏職業(yè)。...
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過度擬合是當(dāng)模型變得過于復(fù)雜并開始過于接近訓(xùn)練數(shù)據(jù)時發(fā)生的常見問題。這意味著該模型可能無法很好地推廣到新的、看不見的數(shù)據(jù)，因為它基本上記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不是真正學(xué)習(xí)底層模式或關(guān)系。用技術(shù)術(shù)語來說，考慮一個回歸模型，它需要線性關(guān)系，而是使用多項式表示。...
這凸顯了分布式存儲在人工智能（AI）領(lǐng)域的重要性。JuiceFS 是一個開源、高性能的分布式文件系統(tǒng)，為這個問題提供了解決方案。...
與基于 RNN 的編碼器-解碼器模型類似，基于 transformer 的編碼器-解碼器模型由一個編碼器和一個解碼器組成，且其編碼器和解碼器均由 殘差注意力模塊 (residual attention blocks) 堆疊而成。...
包括代碼補(bǔ)全、代碼重構(gòu)、代碼優(yōu)化、代碼注釋等，可以覆蓋多種編程語言和領(lǐng)域。基于OpenAI的GPT-4模型，甚至可以做到基于手畫的一張產(chǎn)品原型草稿圖生成對應(yīng)的網(wǎng)站代碼。...
深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)的前提是大量經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)，這使得計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究人員傾向于在數(shù)據(jù)資源豐富的領(lǐng)域搞研究，而不是去重要的領(lǐng)域搞研究。...
隨著戰(zhàn)爭復(fù)雜性的不斷加劇，模擬仿真系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于作戰(zhàn)理論創(chuàng)新、作戰(zhàn)方案設(shè)計優(yōu)化、作戰(zhàn)能力評估，以及各類演習(xí)演訓(xùn)和裝備采辦活動中[1-2]。作為初始化并驅(qū)動模擬仿真系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)支撐，仿真想定的質(zhì)量直接影響系統(tǒng)運行效率和仿真結(jié)果的真實可信[3]。...
大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，從 I 到 O 的轉(zhuǎn)換需要大量計算。這還只是一部分，tarnsformers 中的自注意力步驟需要消耗更多算力。...
大型語言模型研究的發(fā)展有三條技術(shù)路線：Bert 模式、GPT 模式、混合模式。其中國內(nèi)大多采用混合模式， 多數(shù)主流大型語言模型走的是 GPT 技術(shù)路線，直到 2022 年底在 GPT-3.5 的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了 ChatGPT。...
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