人工智能与大数据ChatGPT的前世今生:预训练模型成长史 各大厂商的激烈角逐,预训练模型(The Pretrained Foundation Models ,PFMs)的发展可谓百花争鸣,谁都想在这场没有硝烟的战争中力压群雄,作为下游任务的基础,像BERT、... 2023-03-271,328 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT-4 震撼发布,能读图,考高分,训练更高效 作者:凌梓郡、宛辰,编辑:靖宇,来源:极客公园 加强版的 ChatGPT,更聪明也更安全了。 该来的终于到来了。 美国当地时间 3 月 14 日,大热的 OpenAI 正式推出其最新作品 GPT-4。... 2023-03-201,108 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT训练原理——AI学渣请看 背景介绍 ChatGPT太牛批引起了全球关注,不光卷AI圈内人,还连带卷了圈外人。 发展现状 ChatGPT和去年公布的InstructGPT是一对姊妹模型,有时候也被叫做GPT-3.5,是在GPT-... 2023-03-164,325 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT 原理,国外大神保姆级解说! 作者 | Jon Stokes 译者 | 弯月 责编 | 郑丽媛出品 | CSDN(ID:CSDNnews)最近,很多非常聪明、精通技术的人都在讨论 ChatGPT,但我感觉他们都没有说到... 2023-03-161,101 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT技术详解:为什么ChatGPT可能代替Google搜索引擎? 什么是搜索引擎 在本文的最开始我们先回顾一下我们为什么需要 Google 这样的搜索引擎。我认为从搜索需求层级上可以分为 从海量信息中查找特定内容,如 Youtube/TikTok 没有已有的特定答案... 2023-03-162,170 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT 算法原理、技术架构、局限及未来改进能力 每一代GPT模型的参数量都爆炸式增长,堪称“越大越好”。2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿,而2020年5月的GPT-3,参数量达到了1750亿。 还是有很多读者对于ChatGPT充满期待(... 2023-03-161,077 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据火到出圈,ChatGPT基本原理是什么?涛哥图解ChatGPT ChatGPT火到出圈,许多人在社交媒体上讨论它,或表达惊讶,或表达忧虑。涛哥和大多数人一样经历了从质疑到惊讶到思考的三个阶段,可以说它突破了我对一个聊天机器人甚至人工智能的理解。 在突破了我的认知以... 2023-03-163,037 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据Chat GPT 遇上数据库,从数据集获得上下文 Chat GPT 图 Prompt: AI, Brain, Database,--ar 16:9 最近,OpenAI 开放了 ChatGPT-3.5 的 API,并将费用降低了 90%。这个消息一出来... 2023-03-162,771 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据GPT-4 发布!ChatGPT 大升级!功能最强大的模型!太太太太强了! 万众期待的 GPT-4,它来了! OpenAI 老板 Sam Altman 直接开门见山地介绍说: 这是我们迄今为止功能最强大的模型! 有多强? 根据 OpenAI 官方的介绍,GPT-4 是一个超大... 2023-03-15984 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据适配PyTorch FX,OneFlow,让量化感知训练更简单 作者 | 刘耀辉 审稿 | BBuf、许啸宇 1 背景 近年来,量化感知训练是一个较为热点的问题,可以大大优化量化后训练造成精度损失的问题,使得训练过程更加高效。 Torch.fx在这一... 2023-03-06896 viewsCommentsPyTorch 阅读全文
人工智能与大数据ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来! 来自:知乎,作者:陈巍链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/590655677 去年12月1日,OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT,再次赚足眼球,为AI界引发了类... 2023-02-231,142 viewsCommentsChatGPT 阅读全文
人工智能与大数据2022年5个备受欢迎的机器学习工具和框架 机器学习 (ML) 有助于软件应用程序更准确地预测行为。最先进的算法使用现有数据(也称为历史数据)来预测未来的结果值。根据SEMrush 报告,到2025年将需要大约9700万机器学习和人工智能专家和... 2022-12-151,529 viewsComments机器学习 阅读全文
人工智能与大数据Jeff Dean:机器学习在硬件设计中的潜力! 为什么芯片设计需要很长时间?能不能加速芯片设计周期?能否在几天或几周之内完成芯片的设计?这是一个非常有野心的目标。过去十年,机器学习的发展离不开系统和硬件的进步,现在机器学习正在促使系统和硬件发生变革... 2022-11-291,338 viewsComments机器学习 阅读全文
人工智能与大数据知识图谱是什么,该如何建立? 摘要 行业知识图谱是行业认知智能化应用的基石。目前在大部分细分垂直领域中,行业知识图谱的 schema 构建依赖领域专家的重度参与,该模式人力投入成本高,建设周期长,同时在缺乏大规模有监督数据的情形下... 2022-11-121,198 viewsComments 阅读全文
人工智能与大数据英伟达首席科学家Bill Dally:深度学习硬件的过去、现在和未来 作者|Bill Dally 翻译|胡燕君、沈佳丽、贾川 过去十年是深度学习的 “黄金十年”,它彻底改变了人类的工作和娱乐方式,并且广泛应用到医疗、教育、产品设计等各行各业,而这一切离不开计算硬件的进步... 2022-08-281,132 viewsComments深度学习 阅读全文
人工智能与大数据改善深层神经网络 – TensorFlow框架入门 参照资料:https://blog.csdn.net/weixin_47440593/article/details/107721334?utm_source=app 到目前为止,我们一... 2022-08-282,437 viewsCommentsTensorFlow 阅读全文
人工智能与大数据TensorFlow搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测) I. 前言 前面写了不少时序预测的代码,不过都是基于PyTorch写的,考虑到目前TensorFlow的使用人群也较多,因此接下来一段时间会逐步将上面文章中的代码改用TensorFlow实现。 II.... 2022-08-281,522 viewsCommentsTensorFlow 阅读全文
人工智能与大数据人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)三者有什么区别? 导读:我们经常交替使用人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)这些术语,尽管我们几乎每天都阅读或听到它们。本文解释了这些技术是如何演变的以及它们有何不同。(Artificial Intel... 2022-08-251,742 viewsComments机器学习 深度学习 阅读全文
人工智能与大数据嵌入式系统开发,如何应用敏捷和DevOps? 01.覆盖率测试概念 “测试”在百度百科中的注释为:具有试验性质的测量,即测量和试验的综合。如今人们在提到“测试”时,通常指代的是软件测试(Software Testing),而本文着墨对象则为嵌入式... 2022-08-131,113 viewsCommentsDevOps 阅读全文
人工智能与大数据DevOps在物联网IoT解决方案中的应用 物联网(IoT,Internet of Things)这一概念在1999年由麻省理工学院的凯文·阿什顿教授提出,而其最早的模型则是来自1960年代的越南战争——美军通过在道路两侧投放大量传感器来监控越... 2022-08-131,140 viewsCommentsDevOps 阅读全文
人工智能与大数据谷歌AI发布多领域学习通用模型MPNAS,MDL多路径多领域通吃! 编辑:David Joey 【新智元导读】研究人员提出了一种多路径神经架构搜索(MPNAS)方法,为多领域建立一个具有异质网络架构的统一模型。 面向视觉任务(如图像分类)的深度学习模型,通常用来自单一... 2022-08-131,529 viewsComments 阅读全文
人工智能与大数据Python 从头开始实现一个全连接的神经网络 Python 从头开始实现一个全连接的神经网络。你可能会问,为什么需要自己实现,有很多库和框架可以为我们做这件事,比如 Tensorflow、Pytorch 等。这里只想说只有自己亲手实现了,才是自己... 2022-08-021,090 viewsCommentsPython 阅读全文
人工智能与大数据人脸识别算法及系统综述:特征提取、深度方法 人脸识别的目标 总结两点,第一,认出同一个人,不管你的状态怎么变,都能知道你就是你。第二、区分不同的人,可能这两个人长得很像,或者两个人都化妆了,但不管状态怎么变化,人脸识别都能知道这是两个不同的人。... 2022-07-281,601 viewsComments 阅读全文
人工智能与大数据TensorFlow2.0 keras开发深度学习模型实例:多层感知器,卷积、递归神经网络 如何使用标准深度学习模型(包括多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))开发,评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型(简称MLP)是标准的全连接神经网络模型。... 2021-02-143,912 viewsCommentsTensorFlow 卷积神经网络 深度学习 阅读全文