无监督学习、有监督学习和强化学习是机器学习的三个组成部分，也是训练一个大模型的三个基础阶段。AlphaZ...
| 大模型微调(Fine-tuning)是指在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于,大模型模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解,而对于其没有获得的数据样本,其并不能很好地识别和理解,也无法很好地回答特定场景下的问题。例如,一个通用大...
- 第1步:通过自然语言进行初始联系 - 第2步:代理之间的协议协商 - 第3步:创建用于结构化数据交换的专门例程 - 第4步:切换到基于例程的通信 🛠️ Agora可以实际应用的领域 - 协作式AI系统 - 去中心化AI基础设施 - 大规模代理通信网络 - Agora是AI领域的一项重大创新。 - Agora允许不同的AI模型协商共享...
由于针对大型数据集预先训练过的模型的广泛可用性,BERT 大大减少了先进模型在投入生产时受到的计算限制。此外,将 BERT 及其衍生项纳入知名库(如 Hugging Face)意味着,机器学习专家不需要启动和运行基础模型了。 BERT 在自然语言解读方面达到了新的里程碑,与其他模型相比展现了更强大的功能,能够理解更复杂的人类语音并...