探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
大模型的参数量通常超过10亿,这意味着模型内部有超过10亿的可学习权重。这些参数是模型学习和理解数据的基础,它们通过训练不断调整,以更好地映射输入数据到输出结果。参数量的增加直接关联到模型的学习能力和复杂性,使得模型有能力捕捉更加细微和深层的数据特征。大模型的类型大模型可以根据其应用领域和功能进行分类:...
【人工智能】AI 驱动的数据分析:增强业务洞察力的工具和技术
正如GeeksforGeeks所强调的那样,用于数据分析的人工智能工具之一是Polymer,它可以自动创建数据可视化而无需编码。机器学习模型的类型:监督学习无监督学习强化学习机器学习模型的用例:客户细分异常检测情绪分析深度学习和神经网络深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层神经网络来分析大量非结构化数据,...
大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
最后,超参数调优就像不断调节炼丹的火候。超参数(如学习率、批量大小等)在模型训练中至关重要。设定过高的学习率可能会让训练不稳定,而过低的学习率又会导致训练速度缓慢。在实际操作中,可以通过网格搜索或贝叶斯优化等方法来自动化调优过程,确保模型的训练能够在效率和稳定性之间取得平衡。(图源:FINETUNEDLANG...
中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...
(1)中文综合能力(AlignBench)在开源模型中最强,与GPT-4-Turbo和文心4.0等闭源模型齐名;(2)英文综合能力(MT-Bench)与LLaMA3-70B处于同一梯队,超过最强的MoE开源模型Mixtral8x22B;(3)在知识、数学、推理、编程等方面也位居前列,并且支持128K上下文的开源模型和API。成本效率上,DeepSeek-V2的API定价仅为GPT-4...
...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
(四)最后:通过第二、三步的循环计算,我们最终可以确定模型参数,建立出合适的LSTM模型,应用于实际的分类或预测中。数据的处理和分析本文主要介绍了股票数据的收集、预处理、分析以及深度门控循环神经网络模型在股票市场中的应用,包括数据的划分、LSTM的适用性研究、超参数的选择和优化、预测结果分析及评估以及量...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
模型是机器学习算法的数学表示,它通过学习数据中的模式来进行预测(www.e993.com)2024年10月23日。常见的模型包括线性回归(LinearRegression)、决策树(DecisionTree)、支持向量机(SupportVectorMachine)和神经网络(NeuralNetwork)等。4.训练(Training)训练是机器学习的核心过程。在这个过程中,模型通过输入数据和对应的标签(在监督学习中)来学...
AI已来,真正落地的是特斯拉CyberCab还是苹果iPhone 16?
现在来看,特斯拉继续深入、苹果退出,AI对于汽车行业未来十年的影响几乎就已经确定了。而特斯拉路线的确定,也就意味着端到端大模型对于汽车行业的改造已经开始,接下来的问题只是“会有多快”。01特斯拉CyberCab,差强人意的产品设想在特斯拉无人出租车发布活动前夕,特斯拉CEO马斯克就在X上转发了Robotaxi海报,并称...
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
每种AI算法都有其固有的边界和约束。边界指的是算法所能处理的任务范围,约束则是算法在执行时受到的限制。例如,机器学习模型的训练依赖于高质量的数据集,数据的偏差可能导致模型的性能下降。深度学习模型虽然能够处理复杂的输入,但其训练过程需要大量的计算资源,且对超参数的选择敏感。在自然语言处理领域,算法的准确性...
人工智能往事:大模型的理论基础,曾一度被判死刑
简单来说,最初的神经网络就像一个超级大的参数方程,每个参数对应手写数字的一个像素。通过研究大量的手写体数字,研究人员就可以设定每个参数的赋值——在今天的大语言模型中称之为权重,神经网络就可以分辨数字了。图片来源:httpstransbordeur.ch/en/2019/conversations/图1-2罗森布拉特和他的感知机“MarkⅠ...
入门必读!写给初学者的人工智能简史!
联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个形式...