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供应链领域数据中台架构建设(上)

受限于对业务掌握度及对应数据特性的了解,大数据平台更倾向海量的同构或异构数据采集,清洗,加工,存储。而提供的数据服务更多是对采集到数据进行汇总及分析。...

2024-05-26
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数据可视化-课堂记录

双变量联合分布于单变量分布图 joinplot 画布 双变量分布图 pairplot

2024-05-26
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史上最简单的大模型教程之案例:哄哄模拟器(二)

如果知道训练数据是怎样的,参考训练数据来构造 prompt 是最好的。「当人看」类比:

2024-05-26
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LLM 大模型学习必知必会系列(八):10分钟微调专属于自己的大模型

提示: 因为自我认知训练涉及到知识编辑, 建议对MLP加lora_target_modules. 你可以通过指定--lora_target_modules ALL在所有的linear层(包括qkvo以及mlp)加lora. 这通常是效果最好的....

2024-05-26
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LLM 大模型学习必知必会系列(五):数据预处理(Tokenizer分词器)、模板(Template)设计以及LLM技术选型

在模型训练过程中,数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下,数据集的好坏,是决定了该次训练能否成功的最关键因素。...

2024-05-26
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猫头虎 分享AIGC在那些行业更容易落地?

AIGC(人工智能生成内容)正在各个行业掀起一股新的技术浪潮。从电商到教育,从医疗到媒体,AIGC都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。本篇文章将带领大家深入了解AIGC的实际应用场景,帮助大家更好地理解这项重要技术。同...

2024-05-26
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使用Python实现深度学习模型:迁移学习与预训练模型

迁移学习是一种将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上的方法。通过使用预训练模型,迁移学习可以显著减少训练时间并提高模型性能。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和PyTorch进行迁移学习,并展示...

2024-05-25
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使用Python实现深度学习模型:生成对抗网络(GAN)

生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种无监督学习的深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN包含两个相互竞争的神经网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图生成看起来像真...

2024-05-25
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使用Python实现深度学习模型:自动编码器(Autoencoder)

自动编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型,用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两个部分组成,通过将输入数据编码为低维表示,再从低维表示解码为原始数据来学习数据的特征表示。本教程将详细介绍...

2024-05-25
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为什么要学习大模型应用开发?

人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样,基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT,他都会说会用,只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的,...

2024-05-25
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