越来越多的企业想要私有部署DeepSeek，不同参数版本的模型，需要的硬件配置是不一样的，其中GPU型号对整体硬件成本影响很大。以下供大家参考。显卡：NVIDIA RTX 3060（12GB）或RTX 4060（8GB）内存：16GB DDR4存储：512GB SSD优化策略：FP16量化 + CPU/GPU混合推理单卡方案：约4,000-6,000元（消费级显卡）适用场景：个人开发者调试、轻量级

对每个聚类生成一个摘要。例如，对于“神经网络优化”类别，摘要可能是：“该类文档主要探讨了神经网络的超参数优化方法，包括梯度下降的改进、优化器选择和自动化调参工具。

📖阅读时长：120分钟🕙全网首发时间：2025-01-11本文字符数超3W,共计37张图，每张图均配有python代码和公式解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容知乎LLM专栏知乎【公众号【】【人工神经网络是最强大的机器学习模型，同时也是最复杂的机器学习模型。它们对于传统机器学习算法无法完成的复杂任务特别有用。神经网络的主要优势在于它们能够学习数据中复杂的模式和关系，即使数据是高度维的或非结构化的

混合专家 (MoE) 是一种使用许多不同子模型（或「专家」）来提高 LLM 质量的技术。两个主要组件定义了 MoE：•专家：每个 FFNN 层现在都有一组“专家”，可以从中选择一个子集。这些“专家”通常本身就是 FFNN。•路由器或门网络：确定哪些令牌被发送给哪些专家。在具有 MoE 的 LLM 的每个层级中，我们都会找到（某种程度上专业的）专家。注意，我们这里提到的专家并不是专攻「心理学」或「数

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大模型评估全解析：方法、指标与框架🕙发布时间：2025-02-24❝本文字，分了知乎【公众号【】【开篇：大语言模型评估的重要性首先，通过下面的表格来了解传统机器学习、深度学习和大语言模型之间的区别。大语言模型的出现为解决以往被认为不可能的问题开辟了新途径。但有一个问题仍待解答：如何有效地评估基于大模型的应用程序呢？在本文中，我们将试图揭开这个谜题，了解用于基准测试大语言模型的方法，讨论最前沿（S

图分类任务中，学习信号稀疏，因为标签是图级别的。MLP作为学生模型，虽然推理速度较快，但在表达图结构时通常不如GNN强大。为了应对这些问题，MuGSI框架提出了多粒度结构信息蒸馏，结合了图级、子图级和节点级的蒸馏信息，确保学生模型能够充分学习教师模型的多层次结构信息。MuGSI的关键组成部分图1：MuGSI框架的整体结构图，展示了从教师模型（GNN）到学生模型（MLP）蒸馏过程中的多粒度结构信息。

近年来人工智能（AI）领域成为就业新风口AI也催生了一批新的职业其中，被全国多地列入2024年企业紧缺工种↓↓↓今年以来人工智能训练师这一职业相继入选广州、佛山等地企业紧缺工种目录中湖北省也将人工智能训练师列入急需紧缺的职业之一据悉截至2023年同比增长约18%被标注的图片将被“投喂”给人工智能学习。而随着人工智能在制造、交通、医疗、城市服务等众多领域的广泛应用人工智能训练师的需求和规模预计将爆发

教育与培训：提供自动化内容创作和代码生成工具。三、LangChain的主要功能。

通过仔细分解推理过程并逐步向模型反馈信号，基于强化学习和偏好学习的各种自训练方法已经取得了显著的成功。一个是。