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摘要: 参考论文:https://arxiv.org/pdf/2401.02038v1 一、训练方面 1、数据预处理 (1)除噪音 a.去除离群值:使用统计方法(如 z-score、IQR)识别并移除异常数据点。 import numpy as np from scipy import stats data 阅读全文
posted @ 2024-08-22 16:04 落魄的大数据转AI小哥 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、提示工程(Prompt Engineering)方法 1.1 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术 利用外部权威知识库来增强LLM的响应,提高输出的准确性和时效性。 1.2 自我优化反馈和推理技术 使LLM能够自我纠正和提高可靠性。 1.3 阅读全文
posted @ 2024-08-14 16:43 落魄的大数据转AI小哥 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考地址:https://mp.weixin.qq.com/s/0qkMbzlU9ks6DNS5MBiU8g 论文地址: (1)cot:https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf(2)tot:https://arxiv.org/pdf/2305.10601.pdf(3) 阅读全文
posted @ 2024-04-23 14:32 落魄的大数据转AI小哥 阅读(572) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、租用GPU服务器(我这边选择便宜一些的Autodl) Autodl:https://www.autodl.com/ 智星云:https://gpu.ai-galaxy.cn/ 二、登录服务器,下载模型 1、处理vim时出现的中文乱码问题 vim /etc/vim/vimrc #在文件末尾添加如下 阅读全文
posted @ 2024-04-09 21:32 落魄的大数据转AI小哥 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、以"茴香豆"开源项目为例 1、github地址 https://github.com/InternLM/HuixiangDou/tree/main 2、点击Fork项目,将该项目的仓库复制到你自己的GitHub账号下 3、在你自己的GitHub账号下,找到刚刚”Fork”的项目仓库,点击”Cod 阅读全文
posted @ 2024-04-08 23:22 落魄的大数据转AI小哥 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、下载安装 官网地址:https://jupyter.org/install #激活python环境 activate conda activate python3.8 pip install ipython pyzmq jinja2 tornado notebook jupyterlab voi 阅读全文
posted @ 2024-01-14 10:35 落魄的大数据转AI小哥 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、名称解释 (1)什么是无约束优化问题? 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下,寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值,而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说,无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式: 最小化 f(x),其中 x 是 n 维向量,f(x) 是一个实值函数,称为目标函 阅读全文
posted @ 2024-01-10 21:23 落魄的大数据转AI小哥 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、概念解释 (1)什么是半正定规划? 半正定规划(Semi-Definite Programming,简称SDP) 是一类凸优化问题,其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式,且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 (2)什么是对称矩阵? 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 阅读全文
posted @ 2024-01-10 21:12 落魄的大数据转AI小哥 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、概念解释 (1)什么是半正定矩阵? 半正定矩阵是指一个方阵(即行数等于列数的矩阵),满足以下条件之一: 对于任意非零向量x,都有x^T * A * x ≥ 0,其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值(eigenvalue)都大于或等于零。 简单来说,一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负,或 阅读全文
posted @ 2024-01-10 21:05 落魄的大数据转AI小哥 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、概念解释 (1)什么是拉格朗日乘子法? 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子,可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 阅读全文
posted @ 2024-01-10 20:55 落魄的大数据转AI小哥 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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