机器学习、深度学习和大模型是人工智能(AI)领域的重要概念，它们代表了AI技术的不同层次和方法。1、机器学习是什么?机器学习是AI的一个分支，它强调让计算机通过数据学习规律和模式，从而实现自主学习和预测的能力。具体来说，机器学习利用大量已知的数据来训练模型，使其能够从数据中发现规律，并用这些规律预测未来的...
大模型是指深度学习中的大型神经网络模型,它们通常包含数亿甚至数十亿个参数,可以处理海量的数据,并且具有强大的特征表达和推理能力。大模型的出现使得AI在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性的进展,受到了广泛的关注。 大模型也属于深度学习,大模型的特点主要表现在以下几个方面: 巨大的规模:大模型包...
大模型是指深度学习中的大型神经网络模型,它们通常包含数亿甚至数十亿个参数,可以处理海量的数据,并且具有强大的特征表达和推理能力。大模型的出现使得AI在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性的进展,受到了广泛的关注。 大模型也属于深度学习,大模型的特点主要表现在以下几个方面: 巨大的规模:大模型包...
大模型是指深度学习中的大型神经网络模型,它们通常包含数亿甚至数十亿个参数,可以处理海量的数据,并且具有强大的特征表达和推理能力。大模型的出现使得AI在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性的进展,受到了广泛的关注。 大模型也属于深度学习,大模型的特点主要表现在以下几个方面: 巨大的规模:大模型包...
升级版本 : 深度学习 高级版本 : 大模型 神经元 概念:是构成人工神经网络(ANN)的基本单元 工作原理 : 神经元接收来自其他神经元的输入,并根据一定的权重和激活函数进行计算,最终产生输出 神经元的结构和功能模拟了生物神经元的工作原理 通过非线性变换来捕捉输入数据的复杂模式 ...
机器学习、深度学习和大模型是人工智能(AI)领域的重要概念,它们代表了AI技术的不同层次和方法。 1、机器学习是什么? 机器学习是AI的一个分支,它强调让计算机通过数据学习规律和模式,从而实现自主学习和预测的能力。具体来说,机器学习利用大量已知的数据来训练模型,使其能够从数据中发现规律,并用这些规律预测未来的未...
当开发工程师转型机器学习、深度学习,这既是一个与自己曾经的舒适区抗争的巨大挑战,也是一个难得的学习和成长机会。我曾经做咨询顾问近20年,最近也逼迫自己开始机器学习、深度学习和大语言模型等内容,作为挑战自我的一种方式,也许也是反脆弱的方式,”杀不死我的,终将使我变得更强大“。
大模型是指深度学习中的大型神经网络模型,它们通常包含数亿甚至数十亿个参数,可以处理海量的数据,并且具有强大的特征表达和推理能力。大模型的出现使得AI在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性的进展,受到了广泛的关注。 大模型也属于深度学习,大模型的特点主要表现在以下几个方面: ...
2.文本生成模型：输入格式： 可以是文本序列，如一个字符串或单词的序列。在深度学习中，文本通常被转换成嵌入向量，形成一个矩阵，其中每一行对应一个单词或字符的嵌入。输出格式： 可能是下一个单词或字符的概率分布。例如，给定前几个单词，模型输出的概率分布可以是 [0.1, 0.5, 0.4]，表示下一个单词有 ...
机器学习大模型,通常指的是包含数十亿甚至上千亿参数的深度学习模型。与传统的小规模模型相比,大模型通过大规模数据和计算资源进行训练,能够更好地捕捉复杂的数据模式和特征。例如,OpenAI 的 GPT 系列模型、Google 的 BERT 和 T5、Facebook 的 RoBERTa 等,都是大模型的代表。