目前，微调定制化LLM会耗费工程师的大量时间和精力，而选择合适的微调方法以及掌握相关技巧可以做到事半功倍。 此前，在《微调语言大模型选LoRA还是全参数？基于LLaMA 2深度分析》中，文中对比了全参...
LoRA（低秩自适应）微调语言大模型的实用技巧
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谷歌Gemini vs ChatGPT，谁更强？
谷歌刚刚在其AI之旅中迈出了新的一步，推出了其最新和最强大的AI模型Gemini 1.0。谷歌最优秀、最聪明的AI能否击败其最知名的竞争对手——AI聊天机器人ChatGPT？以下是关于机器人之战中的最...
谷歌Gemini大模型放大招，AI界霸主80%性能赶超GPT4
人工智能遇上谷歌，就像一场科技界的大爆炸！最近，谷歌CEO桑达尔·皮查伊宣布了一个令人震惊的消息：Gemini大模型正式上线，这不仅仅是个普通的更新，这是AI领域的一次革命，一个全新的开始！ Gemi...
滑动窗口到YOLO、Transformer：深度学习目标检测的AI技术革新
一、早期方法：滑动窗口和特征提取 在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。 滑...
聊天机器人（Chatbot）开发三剑客：LLAMA、LangChain和Python
聊天机器人（Chatbot）开发是一项充满挑战的复杂任务，需要综合运用多种技术和工具。在这一领域中，LLAMA、LangChain和Python的联合形成了一个强大的组合，为Chatbot的设计和实现...
快速理解 ChatGPT 背后的大模型技术
在过去的十年中，人工智能领域取得了重大突破，其中自然语言处理（NLP）是其重要子领域之一。NLP使用的模型之一是大型语言模型（LLMs）。LLMs被设计用于处理大量文本数据，采用先进的神经网络架构，学...
火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中...
加州大学提出 Prompt Agent，帮你高效使用 ChatGPT！
要把大模型用得 6，必须得研究一下 prompt 使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的 prompt 却无法获得理想的输出结果。一个好的 prompt 的重要性不言而喻，怪不得 Prompt 工程师这个新兴...
ChatGPT如何从对话模型演变为开放AI平台
OpenAI发布会让大家高潮了，很多媒体都做了报道，完整看完奥特曼演讲后，我陷入了沉思。 思考的不是ChatGPT多么强大，而是它如何构建起的这么一个厉害的生态，甚至有人评论说Appstore危！ 今...
大语言模型LLM极具挑战的10大方向
Open challenges in LLM research 让大语言模型变得更完善这个目标，是我一生中，第一次见到这么多的聪明人，同时在为一个共同目标而努力。在同众多业界和学术界人士交流后，我注意...
Grok是“目前最好的”AI聊天机器人，马斯克底气何在？
抢先发布的“Grok” 在OpenAI即将召开首届开发者大会，欲升级GPT-4和其他产品之前，马斯克提前一天官宣了自家xAI带来的大模型Grok，马斯克认为这是“目前最好的”AI聊天机器人。 马斯克的...
个性化GPT背后的力量——如何定义新一代的商业模式？
人工智能的快速发展中，个性化的GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）代表了一种革新的趋势。这一趋势不仅展示了技术的前沿，更重要的是，它在重新定义商业模式和市...
谷歌DeepMind提6条AGI标准，定义5大AGI等级
人类距离第一个AGI的出现已经越来越近了！ DeepMind联合创始人，首席AGI科学家Shane Legg在不久前的访谈中认为，2028年，人类有50%的概率开发出第一个AGI。 而就在今天，他带领...
微调语言大模型选LoRA还是全参数？基于LLaMA 2深度分析
本文对比了全参数微调和LoRA，并分析了这两种技术各自的优势和劣势。作者使用了三个真实用例来训练LLaMA 2模型，这提供了比较特定任务的性能、硬件要求和训练成本的基准。本文证明了使用LoRA需要在s...
OpenAI 开发者大会概览：GPT-4 Turbo、GPTs 商店、128k 上下文窗口、大降价
Sam Altman 称 ChatGPT 的周活用户数达到 1 亿， 开发者数量达到 200 万，以及 92% 的财富 500 强企业在使用 OpenAI 产品。 他还宣布了多项重磅变化：GPT-4 ...
“百模大战”打响，AI大模型彻底引爆应用新浪潮？
来源| 科技说说 AI大模型时代，正加速而至。 对于很多科技巨头、独角兽企业而言，如果没有涉足AI领域，似乎就要被时代车轮所狠狠碾过。而最能证明自身投入时代洪流的，自然就是推出AI大模型。纵览当下的行...
AI绘画是如何生成图像的？一次性搞懂
和Leader聊AIGC时，提到了关于AI绘画原理的话题，一直只知道人工智能是降噪画图的原理，但是很多细节不是很清楚，挺好奇为什么输入一句话，人工智能就能理解，并且画出来一幅“可圈可点”的画作。 趁着...
神经网络背后的数学原理：就像是由乐高积木组成
本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。 神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借...
Python 自动探索性数据分析 10 个 神库，不开源不用！
转自：公众号丨数据STUDIO 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA Pytho...
PyTorch创始人Soumith Chintala：开源成功的方法论
PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，初始版本于2016年9月由Adam Paszke、Sam Gross、Soumith Chintala等人创建，并于2017年在GitHub上开源。因其...
NLP自然语言处理的范式演变与Python全实现
回顾了自然语言处理（NLP）从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派，到理性主义时代的逻辑和规则范式，再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法，以及最近的大模型时代，NLP经历了...
BERT深度解析：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与...
强化学习RL全面解析与Pytorch实战
探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们...
胶囊网络Capsule Networks从基础理论到PyTorch实战
探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。通过本文，读者不仅能够理解胶囊网络的基础概念和高级数学原理，还能掌握其在实际问题中的应用方法。 ...