一、引言 随着计算能力的提升和大数据时代的到来，AI大模型在各个领域的应用日益广泛。它们不仅改变了我们处理信息的方式，还为科学研究、工业生产和社会生活带来了前所未有的变革。为了更好地理解和应用这些模型，了解其结构分类至关重要。二、基于神经网络的AI大模型 1. 多层感知机（MLPs）多层感知机（Multilayer Per
混淆矩阵是分类模型评估最基础的指标,我们可以通过混淆矩阵直观的看出分类模型预测准确和不准确的结果数量,进而简单计算出找到了多少比例的坏人(召回率)、找到的坏人里面真正坏人的比例(精确率)、模型判断正确的比例(准确率)等,而AUC、KS等高阶指标的计算也依赖于混淆矩阵的数据。 那么到底什么是混淆矩阵呢? 还是以前...
本实验是使用华为云一站式AI开发平添ModelArts的"自动学习"功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成"图像分类"的AI模型的训练和部署。 什么是ModelArts 华为云一站式AI开发平台ModelArts是面向所有开发者的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、...
虽然这四种权重分类都属于大模型的范畴,但它们在应用领域和技术特点上有显著差异: 应用领域:Chat模型用于对话生成,Code模型用于代码生成与理解,Embedding模型用于数据表示,Rerank模型用于结果排序优化。 技术特点:Chat模型强调上下文理解和自然语言生成,Code模型侧重代码相关任务,Embedding模型关注数据的语义表示,Rerank模型专注...
总之，AI大模型的世界丰富多彩，每一种类型都有着独特的魅力和应用场景。无论是追求极致性能的专业人士，还是希望探索未来科技的普通爱好者，都能在这个多元化的领域中找到属于自己的乐趣。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI大模型将继续引领新一轮的技术革命，开启无限可能的新篇章！
1 分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务,从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist,到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100,到后来的imagenet,图像分类任务伴随着数据库的增长,一步一步提升到了今天的水平。现在在Imagenet这样的超过100...
混淆矩阵是分类模型评估最基础的指标,我们可以通过混淆矩阵直观的看出分类模型预测准确和不准确的结果数量,进而简单计算出找到了多少比例的坏人(召回率)、找到的坏人里面真正坏人的比例(精确率)、模型判断正确的比例(准确率)等,而AUC、KS等高阶指标的计算也依赖于混淆矩阵的数据。
本文档它为与大型语言模型（LLM）的风险场景和威胁相关的关键术语建立了通用分类和定义。目标是提供一个共享的语言和概念框架，以促进行业内的沟通和协调，并在CSAAI安全倡议的背景下支持其他研究。更具体地说，这些定义和分类法旨在帮助CSAAI控制工作组和CSAAI技术和风险工作组不断努力。在这项工作中，我们专注于以下...
打开极智分析的“智能AI分析”->“影响因子重要度分析”模块,选择分类变量(标签)为failure,其余变量全部作为特征。为避免与后续分类算法重合,此处参数选择“分类下的随机森林分类模型”,特征展示量为10个,在变量筛选前对数据进行标准化处理,变量筛选(建模)时采用自动寻参数方法。 变量筛选结果如下,重要度排名前十的...
AI模型的分类可以从不同的角度进行。以下是几种常见的分类方式: 基于任务类型的分类:根据模型所解决的任务类型,可以将人工智能模型分为各种类型,如图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理、机器翻译等。…