Datawhale干货作者：曾浩龙，Datawhale意向成员前言回归预测建模的核心是学习输入到输出（其中是连续值向量）的映射关系。条件期望是到的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。图片由 Midjourney 生成。A futuristic visualization of regression prediction in statistics...

Datawhale干货作者：张帆，陈安东，Datawhale成员引言在AI领域，大模型的发展正以前所未有的速度推进技术的边界。北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型。纵观Llama系列模型，从版本1到3，展示了大规模预训练..

Datawhale干货发布：PyTorch 2.0，来源：机器之心在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releasesPyTorch 2.0 延续了之前的 eager..

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、M...

Datawhale开源开源贡献：Datawhale self-llm团队前 言《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生..

Datawhale干货作者：陈安东，Datawhale成员前 言在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。大模型强大的推理以及生成能力成为了搭建智能体的最好的组件。本内容来源于Datawhale的开源的“生成大模型基础（so-large-lm）”，一个致力于探索和理解大型模型发展的前沿课程：https://github.co..

Datawhale开源吴恩达ChatGPT课程，中文版教程背景昨天，吴恩达官宣了一个好消息：他和 OpenAI 一起制作了一节关于 ChatGPT Prompt Engineering 的新课，而且课程是免费的。课程链接：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/吴恩达..

2023夏季班招生简章高级人工智能：多模态大模型LLM与AIGC前沿技术实战Advanced Artificial Intelligence:LLM & AIGC cutting-edged Training Camp在这一次AIGC的革新中 你不必是一名旁观者用4个月时间构建自己的多模态LLM机器人GPT-4机器人7*24小时做你的私人助教把握技术革新 突破职业瓶颈硅谷专家 GPT开源贡

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：王复振，河北科技大学，Datawhale成员开源初心随着大数...

Datawhale干货贡献者：许文豪、司玉鑫、甘元琦Prompt 是 AI 2.0 时代打开大模型能力的金钥匙，它能够大大的提高工作效率。如果把大语言模型 (LLM，Large Language Model) 具象成一个的员工，那 Prompt 提示词则好比是你给员工下的指令，你给出的指令越详细，员工执行的结果就越好。未来 Prompt 会成为必备技能，每个人都可以有自己的AI 助手，释放自...