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想象一下你面对成千上万篇中文文章,想要快速了解这些文章主要讨论什么话题,或者找到相似的文档,甚至让计算机理解词语之间的语义关系,并发现文本中的相似模式和语义结构...
我们通常说“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,集成学习就是利用这个思想。在机器学习中,我们训练多个模型,这些模型可以是同一种类的,也可以是不同种类的,然后通过某种方式将...
在大模型蓬勃发展的今天,我们天天被动输入,一度对这个名字都耳熟能详,但对于主流架构可能还没有接触的很深,大模型的Encoder-only与Decoder-onl...
今天主题是“时间序列模型”,在开始之前我们先讨论一下学习大模型需要了解时间序列吗,首先要看我们的目标,学习大模型也必须也要有自己的目标。
结合我们生活中例子,如果你是一个水果店老板,你想知道“草莓的重量”和“它的价格”之间有什么关系。凭经验你知道,越重的草莓肯定越贵。线性回归就是帮你把这种模糊的经...
随着企业数字化进程的加速,数据已成为决策的重要依据,但传统数据分析流程存在诸多痛点。业务人员往往需要依赖专业数据团队进行SQL查询和报表制作,这个过程耗时耗力且...
随着大模型技术的发展,智能助手(Agent)已成为连接用户需求与外部服务的核心载体。智能Agent作为基于千问大模型的智能框架,支持通过工具调用扩展能力,而天气...
随着模型在自然语言理解、文本生成等基础任务上的性能持续突破,其在复杂问题解决场景中的推理能力不足逐渐成为技术落地的关键瓶颈。尽管主流模型在单一任务中展现出接近甚...
在大数据时代,无限流数据已成为企业和机构的核心数据资产,如实时产生的舆情信息、客服工单、系统日志,但这类数据具有无界性、实时性、非结构化三大特征,传统的批量聚类...
如果接触过大模型调用、或从事AI应用开发的工程师,基本天天都和Embedding打交道,分词Token、向量检索、语义匹配、RAG知识库、大模型对话生成,处处都...
我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型,支撑日均 10 万次用户对话推理请求,核心痛点:
前面我们已经完整讲过全新服务器从零搭建、部署运行大模型的全套流程,今天咱们就在这个基础上,继续往下做关键一步:给服务器配置独立显卡,打通 GPU 硬件加速能力。...
近年来,深度学习模型呈现出越大越好的发展趋势。如今大模型也如雨后春笋般蓬勃发展,随意一个模型动辄需要数百GB的存储空间。这种模型规模的爆炸式增长带来了严峻的挑战...
在日常慢病临床与健康大数据场景里,高血压、2 型糖尿病、慢性肾病从来都不是单独存在的疾病。很多患者先是血压升高,长期代谢紊乱诱发血糖异常,久而久之肾脏微血管持续...
多模型混合调度,是在一套统一调度框架下,同时纳管本地私有化部署大模型、云端在线API大模型、以及多版本同类型模型的综合性资源管理方式。系统不会固定把所有推理请求...
随着人工智能图像生成模型的迅猛发展,我们仿佛一夜之间踏入了"人人都是创作者"的新纪元。只需输入一段文字描述,AI就能在数十秒内将其转化为令人惊叹的视觉图像。然而...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年发布的自然语言处理模...
我们理解“苹果”这个词,能联想到一种水果、一个公司、或者牛顿的故事。但对计算机而言,“苹果”最初只是一个冰冷的符号或一串二进制代码。传统的“One-Hot”编码...
核心定义:N-gram 是来自给定文本或语音序列的 N 个连续项(如单词、字符) 的序列。它是一种通过查看一个项目的前后文来建模序列的概率模型。
回顾前面几篇文章,我们分别对文生图的案例演示和RAG Query改写做了详细介绍,今天我们再趣味性的强化一下两者的应用途径,结合两个模型Qwen-Turbo和Q...
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