《AIGC大语言模型轻松学: 从个人应用到企业实践》分4篇共12章。第1篇是新手入门,介绍AIGC“奇点临近”,以及AI和AIGC的价值洞见;第2篇是个人应用,介绍个人能够快速上手的热门应用,如:AI聊天对话、AI绘画、AI音/视频生成等;第3篇是深入原理,从ChatGPT、LangChain、AutoGPT、HuggingGPT等技术底层进行剖析,为后续...
1.1.1 ChatGPT让AIGC“一夜爆火” 1.1.2 内容生成方式被重新定义 1.1.3 AIGC 创新赛道 1.2 大模型百家争鸣 1.2.1 AI军备竞赛引发“百模大战” 1.2.2 大模型的“摩尔定律” 1.2.3 “模型即服务”成为“新基建” 1.3 多模态“星火燎原” 1.3.1 Transformer带来新曙光 1.3.2 多模态模型理解力涌现 1.3.3 ...
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这样,每个模型都是在前一个模型的基础上“查漏补缺”,逐步逼近真相。最终,所有模型的预测结果加权求和,得到的是一个经过多轮优化的强大预测。 3、Stacking(堆叠) 这名字听起来就很有层次感。它先是像bagging那样训练多个基础模型,但不同的是,这些基础模型的预测结果会被用作新的特征,再输入到一个元模型(meta-m...
通过将加权系数与对应的值相乘并求和,AI就能获得一个包含了所有关键信息的上下文向量,这个向量与解码器的当前状态携手,共同预测出下一个最有可能的中文词汇。 结语:AI的“专注力”革命 注意力机制的引入,无疑是AI领域的一场“专注力革命”。它不仅让AI在处理复杂任务时更加高效、精准,更为我们打开了一扇通往未来智...
使繁复的测试变得更为简单、高效，确保外研 AIGC 平台按时上线运行。在 iTranslate 平台功能升级时，亚马逊云科技专业服务团队协助外研在线构建了初始原型，从语言模型的选择到训练和迭代，为外研在线后续的优化和改造奠定了基础；开发虚拟教师应用时，从最开始大模型微调到此后的推理，对话和任务框架的搭建，也都由亚马逊...
4技术语言模型优化ChatGPT与教育对话式界面设计自然语言处理机器学习集成ChatGPT在企业中的应用数据驱动对话虚拟助手技术ChatGPT在医疗领域的应用语音到文本转换自动内容生成ChatGPT在客户服务中的应用智能对话分析ChatGPT编程接口文本生成算法ChatGPT的伦理和隐私问题多语言支持聊天机器人聊天机器人的用户体验虚拟教练和咨询Chat...
集成学习,以其独特的智慧融合策略,在机器学习的舞台上大放异彩。它告诉我们,团结就是力量,在数据驱动的今天,没有最强的模型,只有更合适的集成策略。 未来,随着技术的不断进步,集成学习必将继续引领AI领域的新风尚,为我们带来更加精准、高效的预测和决策支持。