第三次测试是基于SVM模型的,考虑了停用词; 8.16 submit_task_AdaBoost.csv 得分:0.76263 第四次测试是基于AdaBoost模型的,考虑了停用词; 8.17 尝试了XGBoost模型、GBDT模型,并且稍微调整了一下AdaBoost参数,但效果不行,得分比baseline低了将近0.01,这里就不展示了。
首先,本人也是十分高兴能够继续参加Datawhale的第三期AI夏令营,学无止境,在每期的AI夏令营中,总会被新的问题难住,从而又去学习新的知识。我个人是很喜欢这种不断“升级”的感觉的,所以这里特别想要感谢Datawhale给大家这样一个共同参与学习的机会。话不多说,下面就是这次TASK1的一个初体验和相关笔记。 赛题总览 本次...
Datawhale AI夏令营: Datawhalelinklearner.com/activity/12 主要流程 开通Dashscope: https://dashscope.console.aliyun.com/apiKeydashscope.console.aliyun.com/apiKey 申领大模型API后,将APIkey填入baseline后即可跑通,十分方便。 代码粗读 if __name__ == '__main__': a = extract("""根据欧几里...
大语言模型是这样去学习的:第一个单词是,输入到模型中。经过了一个Transformer模块后,它输出希望被训练成第一个字,也就是“我”。在第二个位置,它的输入是“我”,它的输出是“早上”,第三个位置输入是“早上”,输出是“去了”,这样不断地一轮一轮迭代,每个细胞能够根据我现在的这个单词,去预测下一个单词。
ABM模型原理 ABM模型通过模拟个体(代理)行为和相互作用来研究系统的整体动态变化。这种模型强调个体的异质性和交互作用,能够有效捕捉系统复杂性。 ABM模型特点 : 异质性:ABM模型中的个体具有不同的属性和行为规则。 交互性:个体之间以及个体与环境之间的相互作用是系统演化的关键。
其次,我对于Lorade微调的原理有了一定的了解,LoRA通过在预训练模型的关键层中添加低秩矩阵来实现。这些低秩矩阵通常被设计成具有较低维度的参数空间,这样它们就可以在不改变模型整体结构的情况下进行微调。在训练过程中,只有这些新增的低秩矩阵被更新,而原始模型的大部分权重保持不变。对于这个原理,我看完视频同样是一...
简介 这一次课程使用RNN进行催化反应产率预测。 总体想法是把数据集中的反应物和产物通过SMILES字符串表示出来,然后根据基本的原子、连接键等将化学反应对应的SMILES字...
比赛关注图片理解任务,要求在给定种子数据集和计算量约束下,通过高效方法生成更优数据以训练模型。竞赛使用 Data-Juicer 系统助力参赛者,NVIDIA 的相关开源库让选手能探索高效合成大量优质数据。“Better Synth”是系列赛第四场,为专业人员提供舞台,引领多模态大模型开源共享发展。
Datawhale X 魔搭 AI夏令营 AIGC方向 Task3 ComfyUI简介 ComfyUI是一个基于节点工作流稳定扩散算法的图形界面,它通过将稳定扩散的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精准定制和可靠复现。 基本概念 节点工作流: ComfyUI的核心是基于节点式的工作流程,这种设计允许用户将复杂的稳定扩散过程分解为多个可独立操作...
在第三期夏令营中,我选择成为一名学习者,去进一步提升自己,成长为更优秀的自己,更好的去尝试做第四期夏令营的助教。 06 北京工商大学 张宏博 AI夏令营第二期 CV方向 很荣幸能以助教的身份陪伴大家的学习闯关,在这期间我也学习领悟到了很多。 这段助教经历不仅让我在技术方面得到了很大的提升,同时也锻炼到了我的...