自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
局部特征关联:模型能够理解图像中不同部分之间的局部特征关联,例如车辆的车轮与车身之间的关系,车头与车尾之间的关系等。全局语境:模型能够利用整个图像的语境信息,而不仅仅是局部信息。例如,模型能够理解车辆通常出现在道路上的情境,从而更好地识别图像中的车辆。Step5:重要性关联:模型能够确定图像中不同部分的重要...
业技融合难、ROI 不划算:金融大模型落地的两大困境有解吗?
金融行业被视为大模型应用的理想领域,从内因看,是因为金融本身具有专业知识密集、数据驱动、业务流程复杂性三个显著特点,而三大特点恰好与大模型理解能力、记忆能力、逻辑推理等优势高度吻合。从外因看,在政策驱动和市场热度的双重助力下,对于每一家金融机构来说,不采用大模型几乎是不可能的。但是,在技术具体落地过程...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。...
...给定计算量,较小模型打败大模型,Llama 2训练与GPU计算关联度
在此,我们先介绍下DeepMind成员在2022年的工作Chinchilla模型,其技术原理和其他同类模型一样(比如GPT-3),区别在于训练参数和数据量。DeepMind宣称,「对于计算优化训练,模型大小和训练数据集大小应该相等地缩放:模型大小每增加一倍,训练数据集大小也应该加倍。」ChinchillaAI通过使用与Gopher相同的计算预算,但具有70B...
我们试着让5个国内AI大模型教会大家Token的秘密,看看你能学会吗
4.token是大模型语言的最小单位吗?和人类语言的最小单位有什么不同?5.token的颗粒度会影响模型学习文本内语义关系的质量吗?6.你可以举例说明这种差别吗?7.不同大模型使用的token相同吗?它是人为划分的还是机器学习得来的呢?8.人学习语言时既懂字母,又懂单词,为什么不让大模型也这么学习呢?
不会进行油冷电驱用油选择?是因为你没有搞懂这11点
蓝>红>绿,我们可以看到,在140℃下,三款油的粘度是一样的,可是对应40℃,蓝色油品的粘度要比绿色油品低了70%,这也是我们在电驱总成油品选择的一个被忽略的地方,我们所谓的油品粘度,都是指的KV100,既润滑油在100摄氏度下的动力粘度,可是,鲜有主机厂去考虑粘度指数这个问题,而润滑油实际的工作状态又是什么样的...
轻松、有趣的掌握梯度下降!
好的,这两种方法都有一些明显的优缺点,那么到底哪种方法更适合你的机器学习模型?这也不是什么很难的问题——都不是!3、第三种变体:迷你批量梯度下降再接下来进入……迷你批次梯度下降!它基本上结合了批量梯度下降的效率和随机梯度下降的整体鲁棒性。
《债市,葵花宝典》
五、模型实证结果与分析(一)债券市场区域融资环境指数的阈值合理性分析(二)债券市场融资乱象样本的特征分析(三)债券市场区域融资环境指数的识别区分度分析(四)债券市场区域融资环境指数的指标自洽度分析六、债券市场区域融资环境指数的指标经验与未来发展...
越是厉害的人,越能想清楚、说明白、做到位
这些问题通常可以分为两类:一类是有标准答案的,具有专业属性的问题,比如考试,工作当中的事务型工作;另一类是无标准答案的,是战略属性的问题,比如职业选择,公司的战略方向选择。面对专业属性问题,我们有成熟的经验可以借鉴,而对于战略属性问题,可以通过麦肯锡结构化战略思维的五步法和四大原则得以解决。
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
而数据隐私、技术可靠性、对真实世界的理解、与工作生活的关联度四个问题也引发人们的普遍担忧。一、超7成受访者已接触大模型,26岁至35岁最爱用此次调查中,超7成受访者在工作中使用过大模型。通过交叉分析,这些受访者工作年限大多为1至3年和4至6年,占比均超过8成,高于平均水平的73.56%。26.63%受访者...