1.ChatGPT与传统聊天机器人的不同之处chatgpt文章ChatGPT与传统聊天机器人的不同之处主要体现在模型架构、训练数据、对话连贯性、适应性和功能方面。 1. 模型架构: ChatGPT是基于深度学习的模型,使用了Transformer架构,这种架构可以处理长文本,同时具有较好的并行计算能力。 传统聊天机器人则多采用基于规则或基于统计的机器学习模型,需要手工设计规则,过程繁琐。 https://www.chatgptzc.com/chatgptwenzhang/49093.html

2.Neurips2024解读系列之——IlyaSutskever快速回顾了大家熟知的预训练的几个历史阶段以及scale law究竟scale在哪里,law是什么的经典结果图。 但是,尽管计算设备(更好的GPU,比如H200)还能提升,数据用完了,预训练似乎走到头了? 此处又给出了几种可能得解决办法, 发展Agent代理提高模型性能(时下比较火,又是一个大的方向) https://zhuanlan.zhihu.com/p/12741832800

3.机器学习中的在线学习与离线学习离线训练是什么意思离线学习:一个batch训练完才更新权重,这样的话要求所有的数据必须在每一个训练操作中(batch中)都是可用的,个人理解,这样不会因为偶然的错误把网络带向极端。 这种理解方式在国外论文中出现比较多,国外称为online and batch learning.离线就是对应batch learning.这两种方式各有优点,在线学习比较快,但是有比较高的残差https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/83240496

4.大模型是什么意思大模型的应用嘲有哪些→MAIGOO知识大模型通常具有更多的参数和更复杂的结构,这使得大模型在实时性要求较低的场景下具有优势,例如离线批处理、离线训练、离线预测等。小模型通常具有较少的参数和简单的结构,这使得小模型在实时性要求较高的场景下具有优势。 复杂程度: 大模型通常具有更复杂的结构和更多的参数,这使得大模型能够处理更复杂的数据模式和关https://www.maigoo.com/goomai/315161.html

5.相比于离线训练,在线训练的好处有什么?问答离线训练毕竟使用的是 T-1 或者 T-2 的数据去做的,没有对线上实时产生的行为数据进行利用,对于数据的时效性利用相对较差。 比如说,有这样的一个场景,今天我的整个平台只对 14 岁以下的少女做某个运营活动,而平台上充斥了大量的年龄段的客户,整个平台的交互行为都变了,这个时候你的模型还是 T-1 去做的,将https://developer.aliyun.com/ask/446535

6.亭台楼阁范文10篇(全文)1. 鉴赏是什么意思? 提示:评品欣赏 2. 我们来评品欣赏一下本文的美主要体现在哪些方面? (讨论) 提示:归纳鉴赏散文的方法 通常可以从两个大的方面来评价欣赏一篇散文: 1) 语言, 作者的遣词造句是否具有美感, 这叫言内之美, 本文的语言之美体现在修辞美、诗意美、联想美等方面; https://www.99xueshu.com/w/ikeybm7iw2tp.html

7.淘宝推荐嘲的利器:融合复杂目标且支持实时调控的重排模型一个重排模型在线上能为一个权重生成好的序列,一定是因为它在离线训练的时候就已经见过这套权重或者相似的权重了。所以在离线训练的时候,对于每一个 training 的 sample 或者每一个 training 的 batch,都是采样一个 w 做训练的,因为不知道线上真实会遇到什么样的 w,进行采样。https://www.51cto.com/article/773581.html

8.GitHubShaoQiBNU/Google论文对比了上述所有结构的MTL在腾讯视频VCR和VTR两个任务上相对单任务模型的离线训练结果: 可以看到,几乎所有的网络结构都是在一个任务上表现优于单任务模型,而在另一个任务上表现差于单任务模型。尽管MMoE有了一定的改进,在VTR上取得了不错的收益,但在VCR上的收益接近于0。 https://github.com/ShaoQiBNU/Google_MTL

9.推荐模型离线评测效果好,线上效果却不佳的原因推荐系统里非常常见,并且往往非常的隐蔽的一种数据分布不一致的情况被称之为冰山效应,也就是说离线训练用的是有偏的冰山上的数据,而在线上预估的时候,需要预测的是整个冰山的数据,包括大量冰面以下的数据!我们看下面这张图。左边是我们的Baseline,绿色的表示正样本,红色表示负样本,灰色部分表示线上由于推荐系统的“https://www.jianshu.com/p/34489b31c783

10.系统回顾深度强化学习预训练,在线离线等研究这一篇就够了为了追求更少监督的大规模预训练,无监督 RL 领域发展迅速,它允许智能体在没有奖励信号的情况下从与环境的互动中学习。此外,离线强化学习 (offline RL) 发展迅猛,又促使研究人员进一步考虑如何利用无标签和次优的离线数据进行预训练。最后,基于多任务和多模态数据的离线训练方法进一步为通用的预训练范式铺平了道路。https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_20718623

11.如何在本地(离线)使用PrivateGPT训练自定义AI聊天机器人2. PrivateGPT可以离线使用,无需连接任何在线服务器,也无需从OpenAI或Pinecone添加任何API密钥。为了便于使用,它在你的电脑上本地运行一个LLM模型。因此,你必须在你的电脑上下载一个与GPT4All-J兼容的LLM模型。我在下面添加了详细的步骤供你参考。 设置环境来训练一个私人的AI聊天机器人 https://www.wbolt.com/how-train-ai-chatbot-using-privategpt-offline.html

12.chapter111.md·StarTogether/mlopsbook用户T-1 时刻发生的行为(播放某首歌、观看某个主播、打赏/付费),需要在T时刻实时反馈到训练数据中,提供模型学习 下图2-4一个比较常见的特征实时化的实现框架图,主要包括日志系统、离线画像、实时画像,通过 storm、flink、kafka 完成实时数据的处理和传输, 并存储在 hbase 和 redis 中,最后落盘到 hdfs 中。实时https://api.gitee.com/StarTogether/mlops-book/blob/master/chapter-11-1.md

13.蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘备注:弹性特征带来一个显著的优势:只要用足够强的L1稀疏性约束,在单机上就能调试任意大规模的特征训练,带来很多方便。我们的hashmap实现是KV化的,key是特征,value是vector的首地址。 离线训练优化 经过这样的改造后,在离线批量学习上,带来了以下变化: 在线训练优化 https://maimai.cn/article/detail?fid=1010621115&efid=mIQCHnkj0zjxlpygUmo5mg

14.基于多时间尺度多智能体深度强化学习无功电压控制方法与流程8.(2)将有载调压分接头(oltc)、电容器组(cb)和储能(es)均定义为智能体,在第一时间尺度阶段,搭建环境和智能体交互的马尔科夫决策过程的交互训练环境;在该过程的交互训练中,输入光伏、风机和负荷的预测数据,采用ddqn算法(double q network)进行离线训练无功优化离散动作策略;训练完毕,得到智能体oltc、cb和es的调https://www.xjishu.com/zhuanli/60/202110597000.html

15.曾真论大模型预训练数据的信息披露另一方面,数据缺乏时效性。模型通常是离线完成预训练后加载到系统中,在与用户交互时通常也不像搜索引擎那样联网寻找答案,因而信息的时效性欠缺;有的系统搭载了检索增强模块,允许模型访问特定的在线知识数据库,但当模型从多个来源聚合信息,结果可能还是从不同文档截取出部分合成一个仍有错误的回答。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1258325