登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在整个人群中，患病的概率是一个很小的数字p(y)。在这篇文章中，我们探讨了使用联合概率p(y,x)和后验概率p(Y|X)来确定最佳切割点的两种方法，以及直接训练二元输出分类模型的方法。在上面使用的例子中，考虑风险非常重要，因为得到假阳性（测试结果为阳性但实际上没有生病）只会带来进一步测试的小风险，但假阴性（实际生病但测试结果为阴性）意味着疾病的进一步传播和未能得到治疗。贝叶斯定理是一个非常强大的工
在神经网络中,每个神经元会对输入信号进行加权求和,得到一个线性组合。然而,仅仅使用线性组合是无法拟合复杂的非线性函数的。为了赋予神经网络非线性特性,我们需要在线性组合之后引入一个非线性激活函数。激活函数是一种数学函数,它将神经元的输入信号映射到输出信号。通过引入非线性激活函数,神经网络就能够学习复杂的非线性映射关系,从而拟合各种类型的数据。yfxy = f(x)yfx其中,x是神经元的输入信号,f
是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数
n3. 增加对空气污染的影响的认识，鼓励市民减少污染物的生成。“output”: “自主机器人是计算机控制的机器，被编程执行特定任务而不需要任何人类输入，从而实现了新的效率、精确度和可靠性水平。自主机器人在各个行业中被越来越广泛地应用，从制造业，它们可以使用精度和一致的质量组装复杂的组件，到医疗保健，可以协助进行医疗测试和处理，再到安全，可以监控大面积地区，保障人们和财产的安全。这个调整过程称为学
Qwen2]是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。
大家好，我是GISer Liu,好久不见，工作之余，我又来参加DataWhale举办的每月学习赛了；期待这个系列文章能帮助各位读者快速入门LLM开发，希望大家喜欢；Github链接已放在文末；在这篇文章中，作者将为各位读者介绍大语言模型（LLM）的应用开发基础。首先，我们将了解什么是LLM，以及其原理和发展历程。接下来，我们将探讨国内外的闭源和开源LLM，了解其特点、功能及应用。最后，我们还将讨论
本文对transformers之pipeline的深度估计（depth-estimation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的使用计算机视觉中的深度估计（depth-estimation）模型，应用于3D建模、自动驾驶距离测算等。
Flink CDC（Flink Change Data Capture）是一种基于数据库日志的CDC技术，它实现了一个全增量一体化的数据集成框架。与Flink计算框架相结合，Flink CDC能够高效地实现海量数据的实时集成。其核心功能在于实时监视数据库或数据流中的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。借助Flink CDC，用户可以轻松地构建实时数据管道，实时响应和处理数据
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：新智元编辑：小咸鱼 好困 LRS【导读】近日，微软正式发布了一个新的计算机视觉基础模型Florence（佛...
自动驾驶感知识别、决策规划、控制执行三个核心系统中，和传统汽车零部件行业贴合最近的就是控制执行端，说的再明确一些就是驱动控制、转向控制、制动控制等。自动驾驶的路径规划等驾驶决策是由传感器根据实际的道路交通情况进行识别进而得出，都会是电信号，这就需要传统汽车的底盘进行线控的改造而适用于自动驾驶。因为业内涉及自动驾驶企业中，除了传统具备底盘控制相关业务能力的零部件供应商之外，很大一部分新企业都做到规划
CogVLM 是由智谱AI&清华KEG基于对视觉和语言信息之间融合的理解，所推出的多模态大模型。在本文中，我们将展示在矩池云上使用CogVLM的方法。使用 CogVLM 需要 CUDA 11.8 及以上环境，推理总显存需要40G以上，可以直接使用 A40 A6000，或者 A100，也可以使用 2卡3090/A30/4090等。
未来文远知行或将结合其技术的沉淀,开发出更多适合自动驾驶的应用场景。作为全球领先的自动驾驶技术研发企业,文远知行很早便成为这条赛道上的明星玩家,不仅仅获得了资本方的青睐,更是获得了包括广州、北京乃至拉斯维加斯、巴黎等多个城市和的认可,很早便获得了自动驾驶产品在当地运营的入场券。尤为瞩目的是,中国自动驾驶技术凭借其在全球范围内的领先地位,正稳步推进,以其独特的柔性策略、深厚的技术积累和前瞻性的合作模
RAG技术将这两种记忆类型进行了整合，最终，在知识密集型的NLP任务上，比如QA，比单独使用上述两种类型的记忆获得了更好的效果。
在 2024 年 2 月 16 日，Open AI 宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。
通过大模型调用其他工具到底可不可行？ChatGPT 或许能轻松搞定一切，但同样的需求落在本地大模型上，恐怕就要打个问号了。法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架，来看看本地大模型到底能不能完成任务，但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了？用 AutoGPT，得会点“糊弄学”AutoGPT 是款貌似强大的框架，提供很酷的
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。
最近的大规模视觉语言模型，在自然语言监督下对各种各样的图像进行预训练(即CLIP [67]， ALIGN[38]和Florence [96])在野外图像分类[50,67]和开放词汇检测[29]方面表现出较强的开放集识别能力。尽管具有令人印象深刻的zero-shot传输能力，但将这些大规模视觉语言模型应用于下游任务存在自身的挑战。由于巨大的参数大小和众所周知的过拟合问题，对整个模型进行微调通常是令人
超参数是指在训练模型之前就需要手动设定的参数，它们控制着学习算法的行为。与模型参数不同，模型参数是在训练过程中由算法自动学习得到的，而超参数则是由数据科学家或机器学习工程师预先指定的。学习率（）：控制模型在每次迭代中更新权重的速度。正则化项（）：用于惩罚模型复杂度，防止过拟合。迭代次数（）：模型训练的循环次数。神经网络中的隐藏层数量和每层神经元数量。决策树的最大深度。k近邻算法中的k值。
首先通用大模型，对于普通公司来讲没有机会了。国外的OpenAI、谷歌、Meta 、Amazon、假设还有Microsoft 、 Nvidia这样几个公司再加上从这几个公司出走的一些高级人材的创业公司外，别人是没有机会搞的。国内，考虑到国内的特殊性，这个更是资源与智力的结合，极少极少的公司才有可能做成平台型的公司，尽管你可能不喜欢文心一言、通义千问、星火，或者不喜欢百川，不喜欢智谱，但是你要知道，这
这部分的最后，我们来看看四款大模型对文本的总结提炼能力。小编从IT之家随机选择了一篇新闻资讯，分别让四款大模型将这篇新闻总结成一句话的摘要。先看文心一言的表现，虽然是总结了，意思也正确，但总结得比较啰嗦，而且不符合“一句话”的要求：通义千问也有类似的问题，总结啰嗦，而且超过一句话的限制：360 智脑在这一项中表现不错，一句话准确总结了这段文章的大意：讯飞星火提炼得也很精炼，一句话搞定，而且意思准确
2024下半年： 你还在只关心 GPT升级，AI大模型“落地战”打得火热吗？殊不知，更“致命”的代码大模型，正在像一日千里的GPT一样，已悄然快速升级！改变着程序员下半场的职业命运…
数据处理和机器学习技术的结合为数据驱动的业务增长和创新提供了强大的支持。Python作为数据处理和机器学习的首选语言，通过其丰富的库和框架为数据科学家和机器学习工程师提供了强大的工具。通过深入理解和掌握数据处理和机器学习的技术和方法，我们可以显著提升模型的性能和效果，为业务带来更多的价值。
本文将按以下几个部分进行叙述：•全参 SFT•Lora SFT•Lora 继续预训练•Llama pro 预训练+ SFT•预训练数据：由SFT数据的Query 与 Answer 的拼接•SFT数据：由GPT4根据垂域文档抽取问答对+人工挑选而来，大概20000条，其中包括公司的介绍•自我认知数据：大概200条，从公开的自我认知数据整理而来•通用数据：匠数科技大模型sft数据集[1]显卡训练框架基
LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在 ModelScope 的创空间上进行分享。
LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。
机器学习
——机器学习
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
ModelScope魔搭社区
汽车电子测试社区
科技大视野开发者社区
