参考：推导SVM的详细过程
对偶问题： 对偶问题
在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 搞AI，不少人都進入一個誤區，那就是隻鑽研自己的代碼是否精進，而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上，一個專業的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小
保險欺詐一直是保險行業面臨的重要挑戰之一，尤其隨着技術的進步，欺詐者也在不斷更新其手段，利用AI技術，包括生成式模型、機器學習和數據分析工具等欺騙保險公司，而AI技術的應用正成爲他們的新工具，使其犯罪行爲更加隱蔽和複雜，挑戰保險行業的防欺詐
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
隨着自然語言處理（NLP）技術的不斷髮展，大模型微調（finetune）方法成爲了提高模型性能的關鍵手段。本文將對LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微調方法進行總結，幫助
隨着人工智能技術的不斷進步，大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而，傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題，這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題，我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
隨着人工智能技術的不斷髮展和普及，越來越多的領域開始應用AI技術來解決實際問題。其中，大模型作爲一種重要的技術手段，得到了廣泛的應用。然而，如何提高大模型的性能，使其更好地適應各種應用場景，一直是業界關注的焦點。本文將介紹一種有效的技術手段
一、引言 隨着深度學習技術的快速發展，語言大模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展。然而，傳統的微調方法通常需要大量的計算資源和時間，對於實際應用來說並不友好。爲了解決這個問題，LoRA微調技術應運而生。LoRA（Low-Rank Adap
隨着自然語言處理（NLP）技術的飛速發展，大型語言模型（LLMs）在各個領域都展現出了強大的能力。LLaMA 2作爲其中的佼佼者，具有巨大的潛力。然而，如何有效地對LLaMA 2進行微調，以適應特定的任務或數據集，成爲了一個關鍵問題。本文將
在人工智能領域中，自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展，這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中，“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
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
AI大模型的相關的一些基礎知識，一些背景和基礎知識。 多模型強應用AI 2.0時代應用開發者的機會。 0 大綱 AI產業的拆解和常見名詞 應用級開發者，在目前這樣一個大背景下的一個職業上面的一些機會 實戰部分的，做這個agent，即所謂智
隨着人工智能技術的飛速發展，大模型（Large Models）已成爲衆多領域的重要工具。無論是自然語言處理、圖像識別還是其他複雜任務，大模型都展現出了強大的性能。然而，隨着模型規模的不斷擴大，數據量的激增，如何有效地管理、索引和搜索這些模型
隨着科技的飛速發展，軟件行業也在不斷地演進和創新。作爲軟件行業的關鍵環節之一，軟件測試行業也在經歷着前所未有的變革。從最初的手動測試，到自動化測試，再到如今的智能化測試，軟件測試行業正在經歷一場深刻的技術革命。在這場革命中，Testin雲測
在人工智能和自然語言處理（NLP）領域，LLaMa（Language-Model-driven Learning, aMplification and aDAptation）流程已經成爲處理大規模模型訓練的關鍵技術。它基於語言模型的學習、增
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
