目前的人工智能还无法替代人类的根因是缺乏常识以及无法抽象它们已被灌输的知识，并通过抽象的知识去预测未来。

在这篇博文中，我们将深入探讨区分 RAG 的细微差别以及跨各个维度的微调，在我看来，这些细微差别对于确定特定任务的最佳技术至关重要。

当今的LLM应用程序，包括推理应用程序和代理，大多是用 Python 编写的。但这种情况即将改变。对于新一波的开发人员来说，Python 实在是太慢、太臃肿，而且要命的是太笨拙了。

训练模型很昂贵，但从排行榜上可以看出，小型模型可以在某些任务中取得成功。LoRA 和其他技术的使用使获得大模型的机会更加平民化。

麦肯锡表示：“生成式人工智能有望改变销售和营销、客户运营和软件开发等职能部门的角色并提高绩效。” 他们表示，可以释放数万亿美元的价值，其中大约 75% 的价值分布在四个领域：“客户运营、营销和销售、软件工程和研发”。

由于研究界的大力努力，计算机视觉在过去十年中迅速发展。为了跟上该领域内的研究和出版物的步伐，理解数学原理是势在必行的。因此，本文旨在阐明计算机视觉领域的研究人员甚至开发人员的职业所需的路线图。

与传统的训练相反，在时间序列中，我们不能只是以随机的方式分割集合，因为数据的顺序非常重要，而且我们只能合并以前的数据。该数据集包含近 2.5 年的数据，因此对于测试集，我们将仅使用最近 6 个月的数据。“LCLid”是标识每个家庭的唯一字符串，“Date”是不言自明的，“KWH”是该日期消耗的千瓦时总数，并且根本没有缺失值。在本文中，我们了解了在能源消耗的情况下这是如何完成的。我们将重点关注能源消

自然语言处理目前存在一个重要范式：一般领域数据的大规模预训练，对特定任务或领域的适应（finetune）。但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题：● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，不太可能重新训练所有模型参数● 以前的方法（论文发表于 2021 年）都或多或少有其它性能问题，如 adapter 增加了模型层数，引入了额外的推理延迟；prefix-tuning

目前的人工智能还无法替代人类的根因是缺乏常识以及无法抽象它们已被灌输的知识，并通过抽象的知识去预测未来。

无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚开始编码冒险，正确设置 VS Code 都可能是将您的技能提升到新水平的秘诀