- 大语言模型的事实知识:一个全面的评估
大语言模型(LLMs)近年来在自然语言处理领域掀起了一场革命。它们在预训练和指令微调过程中获得的事实知识,为问答、语言生成等下游任务带来了显著的性能提升。然而,与传统的知识库不同,LLMs是以隐式的方式将事实存储在模型参数中。这种方式可能导致LLMs生成的内容出现不准......
- [思考] Diffusion Model
时间线以下是一些重要的里程碑，它们代表了基于Diffusion的图像生成方法的发展：时间&机构名称简述-VAEVariationalAutoEncoder，变分自编码器用于图像生成2020.12VQ-VAEVectorQuantized-VariationalAutoEncoder，一种用于生成模型的量化技术2020.12VQ-GANVect......
- 机器学习—KNN算法-分类及模型选择与调优
KNN算法-分类样本距离判断：欧氏距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离KNN算法原理： K-近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）,根据K个邻居样本的类别来判断当前样本的类别;如果一个样本在特征空间中的k个最相似(最邻近)样本中的大多数属于某个类别，......
- informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测
1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。它是基于Transformer结构的一种改进，主要解决了传统Transformer在处理长序列时计算复杂度高的问题。1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Tra......
- 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行......
- 回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归
**回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型NGO-CNN-BiLSTM-Attention**文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测M......
- 回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础
回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型文章目录前言回归预测|基于NGO-TCN-BiGRU-Attention的数据预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型一、NGO-TCN-BiGRU-Attention模型NGO-TCN-BiGRU-Attention模型详细流......
- 从语言模型到ChatGPT：大型语言模型的发展和应用
前言大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重......
- 大模型学习方法之——大模型技术学习路线
技术学习无非涵盖三个方面，理论，实践和应用大模型技术爆火至今已经有两年的时间了，而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此，很多人打算学习大模型，但又不知道该怎么入手，因此今天就来了解一下大模型的学习路线。丁元英说：“透视社会有三个层面，技术，制度与文化”；同样的，技术......
- 心大陆AI大模型，共情陪伴你的心理健康
大模型的出现，使得AI在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的性能得到了极大的提升，随着硬件设备的不断升级和优化，以及算法的不断改进，大模型的规模和性能也在不断提升，大模型的优势在于其强大的表示能力和泛化能力，通过使用大量的数据和强大的计算资源，大模型可以学习到更为复杂......