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OpenAI 与 Stack Overflow 宣布了一项新的 API 合作伙伴关系,此举将利用 Stack Overflow 作为全球领先的高技术内容知识平台...
图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的主色由每个RGB分量的数值决定。
这是4月刚刚发布在arxiv上的论文,介绍了一种名为“Gradformer”的新型图Transformer,它在自注意力机制中引入了指数衰减掩码。以下是主要创新...
在机器学习中,L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。
我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例,在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合,来提升我们RAG的性能
这是4月发表的论文《Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》,作者们...
前几天火爆的Kolmogorov-Arnold Networks是具有开创性,目前整个人工智能社区都只关注一件事LLM。我们很少看到有挑战人工智能基本原理的论文...
在深度学习或神经网络中,"循环编码"(Cyclical Encoding)是一种编码技术,其特点是能够捕捉输入或特征中的周期性或循环模式。这种编码方法常用于处理...
当使用LSTM进行时间序列预测时,人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题,我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。预测算法是这样处理时间序列的:
嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。
在时间序列预测领域中,模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。
从左至右依次为托马斯·贝叶斯、皮埃尔-西蒙·拉普拉斯和哈罗德·杰弗里斯——逆概率(即现在所说的客观贝叶斯分析)发展中的关键人物。[24]
Command-R+, Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了,这些模型是巨大的。它们都有超过700亿个参数:
如果一个模型对数据进行了过度训练,以至于它从中学习了噪声,那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子,所以它会错误地分类一个看不见的/新的...
本文将整理4月发表的计算机视觉的重要论文,重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展,包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等各个...
时间序列是最流行的数据类型之一。视频,图像,像素,信号,任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。
苹果公司最新推出系列高效开源的语言模型 OpenELM,包括OpenELM-270M、OpenELM-450M、OpenELM-1_1B和OpenELM-3B不...
Phi-3是一系列先进的语言模型,专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时,实现高性能。Phi-3系列包括不同大小的模型:
在数据科学和分析中,理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间,提供了对数据结构的详...
在不断发展的大型语言模型(LLMs)领域中,用于支持这些模型的工具和技术正以与模型本身一样快的速度进步。在这篇文章中,我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法...
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