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2024年最新【安全】大模型安全综述_安全大模型csdn,2024阿里网络安全高级面试题总结

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。最近遍览了各种网络安全类的文章,内容参差不齐,其中不伐有大佬倾力教学,也有各种不良机构浑水摸鱼,在收到几条私信,发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料,甚至是工具有着不小的需

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#安全#web安全#人工智能 +2
如何ai写作?7个方法教会你

你们知道吗?现在写作不再是作家的专属,每个人都可以成为故事的讲述者。但长期面对空白的页面,灵感总是忽有忽无。!不过,我们有全新的——ai工具能激发创作灵感、辅助我们进行内容构思、自动生成文章初稿。那么,如何使用ai写作工具来高效输出文章呢?接下来,我将手把手教你7个ai智能写作技巧,让你的创作更加得心应手!!技巧一:AI写作宝→为何选择这个软件?AI写作宝是一款免费的人工智能写作助手,可以帮助我们

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#数据库#人工智能
AI大模型的模型训练_ai大模型训练脚本

当然以上的缩放方案依旧存在精度损失,以及当矩阵中存在outlier时,这个精度损失会被放大,例如当tensor中绝大部分取值在1以下,有几个值在100+,则缩放后,所有1以下的tensor信息都会被round抹去。因为use_cache是对解码速度的优化,在解码器解码时,存储每一步输出的hidden-state用于下一步的输入,而因为开启了gradient checkpoint,中间激活值不会存储

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#人工智能#redis#数据库 +2
LLM 大模型学习:Agent微调最佳实践_agengt格式下如何保证llm调用工具准确

通过SWIFT支持的Agent训练能力,我们使用ms-agent和ms-bench对qwen-7b-chat模型进行了微调。可以看到微调后模型保留了通用知识问答能力,并在system字段增加了API的情况下可以正确调用并完成任务。训练从LoRA变为全参数训练,知识遗忘问题会更加严重,数据集混合比例需要实际测试调整部分模型可能在训练后仍然调用效果不佳,可以测试该模型本身预训练能力是否扎实Agent训

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#学习#windows#语言模型 +3
【大模型Stable Diffusion】pip安装bitsandbytes后训练报错CUDA Setup failed despite GPU being available

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大

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#pip#数据库#人工智能
新手小白必看:大模型训练微调【Fine-tuning】详解(上)

一种是用Meta推出的Llama factory;另一种是用Unsloth这款工具;我们来看一下它们的之前的对比情况⬇️⬇️。

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#语言模型#学习
AI产品经理从入门到精通(知识体系非常详细)看这一篇就够了!!!_ai产品经理培训

AI产品经理不仅需要深厚的技术背景,还要具备跨领域的知识和敏锐的市场洞察力。从基础知识到平台支持,从核心技术到行业实践,再到伦理与法律的考量,AI产品经理的知识体系是一套复杂而全面的能力组合。只有通过持续的学习和实践,才能真正驾驭AI技术的浪潮,打造出引领市场的智能产品。准备好迈入AI产品经理的世界了吗?希望这篇文章能为你的职业发展提供有益的指引,让你在这条路上走得更加自信和坚实。

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#人工智能#产品经理#web安全 +2
大模型应用—IOPaint 图片去水印 (2)

IOPaint 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源修复和修复工具,可以轻松实现图片去水印,去除图片不需要的部分,是目前效果最好的一个项目!完全免费开源从图片中删除任何不需要的对象、缺陷、人物或擦除和替换任何东西,这在以往是难以实现的,但是本期粼光分享的开源AI项目-IOPaint,一款免费的开源且完全可自托管的修复/修复工具,能够完美实现以上功能IOPaint原项目名是Lama Clea

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +1
终于把深度学习中的微调、提炼和迁移学习搞懂了!!从零基础到精通,收藏这篇就够了!

微调(Fine-tuning):通过在预训练模型的基础上进行小范围的训练,适应新任务。提炼(Distillation,知识蒸馏):通过将大模型的知识转移到小模型,优化模型的效率和存储。迁移学习(Transfer Learning):将一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务,解决数据不足的问题。这三者在实际应用中常常结合使用,根据具体的任务需求选择合适的技术,可以显著提升深度学习模型的效果和效率。

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#深度学习#迁移学习#人工智能 +1
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