이론부터 실습까지의 대규모 언어 모델: 모델 기초, 데이터, 강화 학습, 적용, 평가 - 코드 세계

이론부터 실습까지의 대규모 언어 모델: 모델 기초, 데이터, 강화 학습, 적용, 평가

정보 2023-10-05 07:21:30 독서 시간: null

NoSuchKey

추천

출처blog.csdn.net/fogdragon/article/details/133565322

이론부터 실습까지의 대규모 언어 모델: 모델 기초, 데이터, 강화 학습, 적용, 평가

[AI 이론 학습] 언어 모델: BERT의 최적화 방법

ICLR2023 | PromptPG: 강화 학습이 대규모 언어 모델을 충족할 때

대규모 언어 모델 API와의 인터페이스 문제 극복: 5가지 실용적인 단계

생태경제학 분야의 R 언어 기계학습(데이터 수집 및 정리, 종합 모델링 평가, 데이터 분석 및 시각화, 데이터 공간 효과, 인과 추론 등)

모델 기반 강화 학습과 모델 없는 강화 학습의 차이점은 무엇입니까?

대규모 언어 모델의 지속적인 사전 학습

대규모 데이터 처리에 모델 가지치기 적용: 데이터 처리 효율성 향상

대규모 언어 모델을 위한 명령어 튜닝에 대한 가장 포괄적인 개요: 데이터 세트에서 기술 분석까지

[데이터 사이언스] Scikit-learn [Scikit-learn, 데이터 로딩, 학습 세트 및 테스트 세트 데이터, 모델 생성, 모델 피팅, 데이터 및 모델 피팅, 모델 성능 평가, 모델 조정]

대규모 언어 모델 학습 관련 데이터 세트 30개 이상 수집

대규모 언어 모델 기반 지식 질문 응답 응용 실습 – 지식 기반 구축(1부)

자연어처리 실용과제 16 - CPU 기반의 대규모 언어모델의 전과정 지도, 모델 튜닝 및 실제 전투훈련 평가

HBase의 데이터 모델은 어떤 모습인가요?

원리부터 코드 이해 언어 모델 훈련 및 추론까지 LLM을 이해하기 쉽고 빠르게 실습할 수 있습니다.

Wenxin Qianfan 대규모 모델 평가 및 공유, 기대 이상의 효과

기계 학습 (A) : 모델 평가 지수

Baidu: 중국 최초의 대규모 모델 데이터 라벨링 기지가 하이커우에 상륙

언어 모델을 해독하는 한 편의 기사: 언어 모델의 원리, 실습 및 평가

중국어 회화 대형 언어 모델 Firefly-2b6은 210만 개의 학습 데이터를 사용하는 오픈 소스입니다.

언어 모델 현실 평가 벤치마크 데이터 생성

【특급】AIGC의 대형 모델, 대역폭 최적화, 지능형 발신 통화 및 데이터 실습

기업의 대규모 모델이 어떻게 자체 데이터의 "백과사전"이 될 수 있습니까?

LLM 사전 학습 대규모 언어 모델 사전 학습 대규모 언어 모델

Open Source Daily | Angular v18, 대규모 모델 가격 전쟁에서의 추론 최적화, 실리콘 밸리에는 자체 Lu Xun이 있습니다.

종이 읽기 대규모 언어 모델 조사 1

데이터 분석 실습(기초): 데이터 탐색에서 모델 해석까지

파이썬 데이터 분석 및 처리 (A) - 예를 들어 국가 수학적 모델링 (CUMCM 2011 제목)의 거부에 대처하기 위해

sklearn 라이브러리 사용되는 통계를 기반으로지도 학습 모델 평가 지수

BERT 언어 모델을 처음부터 학습

추천

행

Kafka 시작하기, 소비자 워크플로(18)

2021 Linux 인터뷰 질문 Daquan

Succi - 거북이 학습 페인트

폼 소자 UI 쇼 오버플 툴팁 = "참"호버 표시 폭 설정

미국 임무 서면 2012

02 influxdb 명령 실행 모드

F# 6의 새로운 기능에 대해? 이해했나요?

git 일일 메모(수시로 업데이트됨)

x 축 데이터를 얻을 수 eCharts 방법

[Diao Ye 프로그래밍 배우기] MicroPython 실습(15) - 컨트롤 보드의 AB 버튼 3

아카이브

기타

2020-04-08(1460)

2020-04-07(1517)

2020-04-06(1499)

2020-04-05(1440)

2020-04-04(1629)

2020-04-03(1644)

2020-04-02(1572)

2020-04-01(1665)

2020-03-31(1639)

2020-03-30(1334)