Different categories of finetuning 微调的不同种类 指令微调和分类微调是最常见的语言模型微调方法。指令微调是用特定任务训练模型，提高它理解和执行自然语言提示中所描述任务的能力，如下图 1 所示。图 1：指令微调的两种场景。上方：模型的任务是判断文本是否为垃圾邮件；下方：模型的任务是将英文句子翻译成德语。...
选自sebastianraschka,机器之心编译。 近日,机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者Sebastian Raschka又分享了一篇长文,主题为《从头开始构建一个GPT风格的 LLM 分类器》。 文章展示了如何将预训练的大型语言模型(LLM)转化为强大的文本分类器。机器之心对文章内容进行了不改变原意的编译、整理: 为什么要关注分类...
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从最基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅...
(印)阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)创作的计算机网络小说《Python机器学习》,已更新0章,最新章节:。《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言
1: 《Python机器学习:基础算法与实战》内容简介本书基于 Python 语言,结合实际的数据集,介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。本书主要包含两部分内容,第一部分为 Python 机器学习入门知识:主要介绍了 …
《Python机器学习》讲解未来人工智能技术中的机器学习,从入门知识到实践。全书分为“导入篇”、“基础篇”、“实践篇”三部分。 导入篇包括第1章和第2章的内容。第1章是关于Python的安装和语言的说明及阅读本书需要进行的准备等,“快速教程”中将对通过Python如何接触机器学习进行说明,章节末尾的“短文 深度学习是什...
近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》,旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程,包括如何创建、训练和调整大型语言模型...
深度强化学习:学术前沿 Python机器学习 神经网络与深度学习 人工智能:原理与实践 工程师和科学家的第一本书 通用人工智能 异质图表示学习与应用 机器学习的数学理论 机器学习(原书第2版) 优化理论与实用算法 Python强化学习 机器学习Python版 机器学习:应用视角 ...
机器学习的四个分支 监督学习 无监督学习 自监督学习 强化学习 评估机器学习模型 1. 简单的留出验证、 2. K折验证 3.带有打乱数据的重复K折验证 注意事项 数据预处理、特征工程和特征学习 机器学习的通用工作流程 机器学习的四个分支 监督学习 监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本(通常由人工标注)...
第1章 赋予计算机学习数据的能力1 ··· (更多) 丛书信息· ··· 数据科学与工程技术丛书(共80册), 这套丛书还有 《机器学习实践:数据科学应用与工作流的开发及优化》《数据质量测量的持续改进》《高级R语言编程指南》《应用预测建模》《预测分析:Python语言实现》 等。 喜欢读"python...