1.深入解析大模型:从基础理论到实际应用正则化技术:为了防止大模型过拟合,需要引入正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout等。 优化算法:大模型的训练过程需要高效的优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adam等。 三、大模型在自然语言处理中的应用 大模型在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用,如语言模型、机器翻译和文本生成等。下面我们以Java语言示例,展示如何https://www.ctyun.cn/zhishi/p-433372

2.aigc生成式人工智能- 深度学习与神经网络:生成对抗网络(GANs)、变分自动编码器(VAEs)、Transformer架构等是实现高质量内容生成的核心算法。这些模型能够从大量数据中学习复杂的模式,并根据给定的提示或输入生成新的、独特的输出。 - 自然语言处理(NLP):通过大规模预训练模型如BERT、GPT系列,机器可以理解和生成人类语言,用于撰写文章、对话https://fuxi.163.com/database/1344

3.AI大模型:从基础到进阶的概念解析1.什么是大模型? 大模型(Large Model)是指在人工智能领域,参数规模较大、模型结构复杂的神经网络模型。大模型具有强大的拟合能力,能够在语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中取得优异的表现。 2.大模型的发展历程 (1)深度学习的兴起:2006年,深度学习理论逐渐成熟,神经网络模型在多个领域取得突破性进展。 https://www.bilibili.com/read/cv40092739

4.AI算法模型线上部署方法总结jpmmltensorrt一、机器学习算法线上部署方法 来自:机器学习算法线上部署方法 ? 我们经常会碰到一个问题:用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果,可是在上线的时候又犯难了,工程师说这个模型太复杂了,我没法上线,满足不了工程的要求,你帮我转换成LR吧,直接套用一个公式就好了,速度飞速,肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠https://blog.csdn.net/SeafyLiang/article/details/121213681

5.强化学习离线模型离线模型和在线模型在推荐算法领域,时常会出现模型离线评测效果好,比如AUC、准召等指标大涨,但上线后业务指标效果不佳,甚至下降的情况,比如线上CTR或CVR下跌。 本文尝试列举一些常见的原因,为大家排查问题提供一点思路。 1. 离线、在线特征不一致 离线、在线特征不一致通常是模型线上效果不好的主要原因,然而,造成离在线特征不一致的原因https://blog.51cto.com/u_14499/11815202

6.亚马逊COSMOLM新算法将取代A9算法重塑亚马逊搜索规则?3. 多样化在线服务。COSMO系统为亚马逊提供了多样化的在线服务,包括搜索相关性、基于会话的推荐等。 4. 持续的技术创新。论文介绍的COSMO系统不断利用大型语言模型和人机协同注释等训练技术手段来提升知识图谱的质量和适用性。 COSMO-LM新算法会采用用户画像和大数据搜索成交习惯,智能推荐产品给潜在的买家。对于卖家而言,https://www.cifnews.com/article/156691

7.算法服务平台算法模型服务平台是一个面向企业用户的数字化服务平台,旨在为用户提供高效、先进的算法模型。它以数据为核心,利用机器学习、深度学习等前沿技术,为用户提供行业定制化的算法模型解决方案。 应用场景 用户情感分析 使用情感分析模型,对文本进行情感分析,用于市场调研,客户服务和社交媒体监测。 https://wakedata.com/wakeAI.html

8.2023年重大网络安全政策法规盘点11月29日,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会在AICC 2023人工智能计算大会上发布了《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》。《白皮书》从大模型全球发展态势、国内外行业应用概述、北京应用情况和发展建议等方面进行了系统分析和阐述。 https://www.eet-china.com/mp/a273064.html

9.图解机器学习模型评估方法与准则腾讯云开发者社区1.模型评估的目标 模型评估的目标是选出泛化能力强的模型完成机器学习任务。实际的机器学习任务往往需要进行大量的实验,经过反复调参、使用多种模型算法(甚至多模型融合策略)来完成自己的机器学习问题,并观察哪种模型算法在什么样的参数下能够最好地完成任务。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1953727

10.蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘阿里妹导读:本文来自蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队,文章提出一整套创新算法与架构,通过对TensorFlow底层的弹性改造,解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题,并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性,在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升,并较大地提升了链路效率。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1010621115&efid=mIQCHnkj0zjxlpygUmo5mg

11.干货一文读懂工业大数据的算法与模型基本知识与应用细分算法常见的应用是客户细分,购物中心根据会员的消费金额、消费频次和最近一次消费时间将会员划分为不同价值的群体。在实施细分算法之前,我们并不知道这些会员可能被分为几类,每个类别是什么,只有建立细分模型之后,才能根据划分出类别在这三个方面表现出的特点归纳出每一类具体是什么。 https://www.evget.com/doclib/s/14/10645

12.深蓝汽车发布S7i和SL03i搭载智能操作系统和智驾辅助在环境感知方面,深蓝汽车利用AI视觉识别和多模型并行概率融合的感知识别技术,实现了快速、稳定和高效的感知能力,并提升了目标测距精度和场景泛化能力,从而增强了处理复杂场景的能力。 决策精准的算法模型 在行为决策方面,深蓝汽车研发了多目标交互预测决策模型和基于场景特征耦合风险评估的主动防御式类人决策算法,结合动态占https://www.pcauto.com.cn/hj/article/2278216.html

13.朱庆华宋珊珊风险视角下生成式人工智能的司法应用路径如简易版的模型治理对策流程:(1)数据采集——生成式人工智能司法需要准确的数据作为输入,因此在数据采集方面需建立严格的数据标准和评估机制,可通过采取错位学习、多元数据来源验证等方式,以确保数据的真实性和可靠性。(2)算法建模——在开发生成式人工智能司法算法模型时,应注重正义的重塑效应。如,避免算法偏见、公正https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1247369

14.关于AIGC这些算法是以手工设计为基础的功能,并且是有限的,可以生成复杂多样的图像。2014年,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)首次被提出,这是该领域的一个重要里程碑,因为它在各种应用中取得了令人瞩目的成果。变分自编码器(VAE)和其他方法(如扩散生成模型)也被开发出来,用于对图像生成过程进行更精细的https://www.aigc.cn/about

15.软考高级——信息系统项目管理师(第4版)思维导图模板建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具,结合数字孪生、 工业智能等技术,对海量数据挖掘分析, 实现数据驱动的科学决策和智能应用。 知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、 知识库,并通过工业微服务组件方式, 方便二次开发和重复调用,加速共性能力沉淀和普及。 https://www.processon.com/view/654c455f8f11b40fe56ece43

16.李丰对话连文昭:大模型的想象与泡沫,机器人的「不可能三角」与如果当下的技术进展提早实现,Google X和Vicarious会有什么不同? 李丰:回顾你在 Google X 做Make这部分的机器人,以及之前在 Vicarious想用机器人来证明上一轮的AGI,两者都面临着各自的挑战和目标。今天回过头来看,假如当前的大模型、Transformer 算法等软硬件技术在当时已经有了,Vicarious的机器人或 Google X 的 Intrihttps://36kr.com/p/2739773975865608

17.《深度学习:数学基础算法模型与实战》(于子叶)简介书评当当网图书频道在线销售正版《深度学习:数学基础、算法模型与实战》,作者:于子叶,出版社:机械工业出版社。最新《深度学习:数学基础、算法模型与实战》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《深度学习:数学基础、算法模型与实战》,就上当http://product.dangdang.com/29559261.html

18.省大数据局关于印发贵州省数据要素登记服务管理办法(试行)的通知第二十三条 初始登记是指登记主体对通过投入劳动及其他要素,汇聚、整理、加工形成的数据资源、算法模型、算力资源以及综合形成的数据产品进行初始登记的行为。 登记主体办理初始登记前,应与其他利害关系人就登记内容达成一致。 通过初始登记,登记主体获得数据要素登记凭证和数据用益凭证。 https://dsj.guizhou.gov.cn/zwgk/xxgkml/zcwj/bmwj/202311/t20231115_83084263.html

19.轻松看懂机器学习十大常用算法西南石油大学通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 一、决策树 二、随机森林算法 三、逻辑回归 四、SVM 五、朴素贝叶斯 https://www.swpu.edu.cn/eelab/info/1090/2296.htm

20.基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统它提供的弹性扩缩容和蓝绿部署等功能,可以支撑您以较低的资源成本获取高并发且稳定的在线算法模型服务。此外,PAI-EAS还提供了资源组管理、版本控制以及资源监控等功能,方便您将模型服务应用于业务。PAI-EAS适用于实时推理、近实时异步推理等多种AI推理场景,并具备自动扩缩容和完整运维监控体系等能力。 在LLM检索增强https://developer.aliyun.com/article/1369412