隨着人工智能技術的不斷髮展，大型語言模型在各個領域的應用越來越廣泛。然而，大型語言模型的訓練成本高昂，且難以適應不同領域的具體需求。爲了解決這個問題，LoRA微調技術應運而生。本文將介紹LoRA微調語言大模型的實用技巧，幫助讀者更好地應用這
在數據科學的各個領域中，時間序列分析一直扮演着重要角色。無論是預測股票價格、氣候變化，還是分析醫療數據，時間序列模型都發揮着不可或缺的作用。然而，傳統的時間序列分析方法在處理複雜數據時常常面臨諸多挑戰，如數據稀疏性、非線性關係等。爲了應對這
隨着人工智能技術的快速發展，大模型已成爲許多領域的熱門話題。然而，大模型的創建並不是一件容易的事情。在本文中，我們將從零開始學習如何創建一個大模型，幫助讀者掌握大模型的創建過程。 一、數據收集 創建大模型的首要任務是收集數據。數據是大模型的
隨着金融行業的快速發展，大數據和人工智能技術的應用越來越廣泛。在這個背景下，深度學習模型在金融領域的應用逐漸受到重視。然而，傳統的深度學習模型在金融場景中面臨着數據量大、模型複雜度高、計算資源有限等挑戰。爲了解決這個問題，Lora框架應運而
本文分享自華爲雲社區《Ascend C 自定義PRelu算子》，作者： jackwangcumt。 1 PRelu算子概述 PReLU是 Parametric Rectified Linear Unit的縮寫，首次由何凱明團隊提出，和Le
隨着人工智能技術的飛速發展，大模型在自然語言處理、圖像識別等任務中展現出強大的性能。然而，大模型的訓練和維護成本高昂，如何在有限的資源下實現性能提升成爲了研究者們關注的焦點。近期，我們團隊對Mixtral-8x7B MoE（Mixture
隨着人工智能技術的不斷髮展，文心千帆作爲一款領先的人工智能模型，已經在多個領域展現出其強大的實力。無論是PPT製作，還是數字人主播，文心千帆都能夠爲用戶提供驚豔的應用體驗。而背後支撐這一切的，正是ERNIE-Bot|BLOOMZ大模型的強大
隨着人工智能技術的不斷進步，大模型在各個領域中發揮着越來越重要的作用。然而，大模型幻覺問題一直是制約其進一步發展的瓶頸。爲了解決這一問題，研究者們不斷探索新的技術和方法。近年來，一種名爲RAG（檢索增強生成）的技術備受關注，它通過結合知識圖
近年來，隨着大數據和計算能力的提升，大模型已經成爲AI領域的熱門話題。這些龐大的模型能夠處理海量數據、進行復雜計算，爲企業提供了前所未有的機會。然而，隨之而來的是對平臺能力的更高要求。企業需要不斷地升級自己的技術平臺，以適應大模型的挑戰和機
在過去的幾年裏，人工智能（AI）已經從一種科幻概念轉變爲現實世界中的實用工具，深刻地改變了我們的生活方式。然而，儘管AI取得了顯著的進步，但它的潛力遠未被完全挖掘。如今，隨着大模型技術的飛速發展，AI正邁入一個新的發展階段，這爲企業和開發者
一 前言 對於一個類別特徵，如果這個特徵的取值非常多，則稱它爲高基數（high-cardinality）類別特徵。在深度學習場景中，對於類別特徵我們一般採用Embedding的方式，通過預訓練或直接訓練的方式將類別特徵值編碼成向量。在經典
泛化理論的目的就是模型在未知的數據上能夠表現的夠好。它主要考慮的是模型在訓練集樣本的損失函數(ERM)達到的最小化的情況下，是否在更廣闊的大衆化的樣本中是否能夠達到損失函數最小化，通常是不一定的。 ERM模型empirical risk m
↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜 豐色 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公衆號 QbitAI 還在學師階段的研究生以及從業新手們，想在機器學習研究中少走彎路嗎？ 或許下面這篇論文可以幫到你： 《如何避免機器學習研究中的陷阱
在ICME 2021國際視頻質量評估算法競賽中，字節跳動拿下第一。 在多媒體領域世界頂級學術會議ICME 2021的「壓縮UGC視頻質量評估」比賽中，字節跳動旗下火山引擎
摘要：在模型的開發過程中，精度達不到預期常常讓人頭疼。爲了幫助用戶解決模型調試調優的問題，我們爲MindSpore量身定做了可視化調試調優組件：MindInsight。 本文分享自華爲雲社區《技術乾貨 | 模型優化精度、速度我全都要！
