直擊調研 | 漢王科技(002362.SZ):ChatGPT是目前NLP領域最前沿的研究成果之一
在被問及那個業務最有發展前景時,漢王科技指出,公司的文字大資料業務依託OCR識別、自由手寫文稿識別、複雜報表識別、自然語言處理NLP、RPA機器人流程自動化等技術在數字政府、產業數字化方面多年深耕,2016-2020年,該項業務的年均複合增
熱鬧與隱憂:ChatGPT大火背後,AI留給人類的倫理與可持續難題 | 鈦媒體焦點
在ChatGPT之後,勢必會有更多的AI團隊試圖給出演算法更加精準、訓練成本更低、對於使用者而言調取更方便的模型,它可能依然會結合Transformer,也可能運用新的機器學習方法,提出對語言翻譯、文字生成、甚至情感分析等NLP通用場景下的
哪個更好:一個通用模型還是多個專用模型?
結論在本文中,我們比較了兩種策略:使用在整個資料集上訓練的通用模型與使用專門針對資料集不同部分的許多模型
2023-02-02模型testSpecializediXLOC
黑箱模型,在產品工作中的應用
需要注意的是,這裡要根據“待驗證的問題”確定場景,建立“黑箱”模型:(圖中右側灰色部分是簡化掉的內容)在完整方案正中,不光需要攝像頭、麥克風、重力感應器等輸入裝置,還需要根據場地設計對應的感應邏輯、動作邏輯
ChatGPT,背後的核心是什麼?
例如ChatGPT是基於GPT-3模型進行最佳化所產生的,引領AI繪畫發展的DALL·E 2也離不開GPT-3的貢獻
如何快速get到AI工程師面試重點,這12道題必備
重新設計模型-損失函式:使用懲罰技術嚴厲懲罰損失函式中的大類,以幫助模型本身更好地學習稀有類別的資料
如何選擇最適合你的模型,這7大因素很關鍵
但僅憑效能還不足以選擇出最佳演算法,你的模型需要滿足其他標準,如記憶體需求、訓練和預測時間、可解釋性和資料格式
鄭緯民院士:AI for Science的出現,高效能計算與AI融合成為剛需
除此之外,他還談到人工智慧計算機設計的三大平衡性原則、AI基準設計四大目標以及如何透過並行方法加速大規模預訓練模型
ChatGPT走紅出圈 AI再迎小陽春
相較於大眾熟知的各類智慧語音助手,此次OpenAI推出的ChatGPT不但可以處理較為複雜的語言語義,還有一定聯絡上下文的能力,這使得使用者與人工智慧交流成為可能
如何進行水資源評價?這個國家重點研發計劃專案亮了
“為實現對全國水迴圈通量的系統解析,建立全國水資源分散式‘明細賬’,在前期大量研究工作的基礎上,經過4年的集中攻關,我們研發了中國水資源評價模型(China Water Resources Assessment Model,CWAM)
羽毛球發力模型,三角穩定結構!
換一個方式方法來解釋一下羽毛球的一些發力和一些動作,其實這些東西都可以參考一些物理上的一個非常經典的一些模型,比如說三角形的穩定模型,比如說槓桿原理,再比如說動量守恆,我們今天舉一個三角形的穩定結構來解釋一下羽毛球的發力,那從握拍開始,我們
審計風險模型怎麼畫?繪製好看的模型圖教程
審計風險模型繪製軟體——億圖圖示億圖圖示是一款綜合型的圖形圖表設計應用,它包含大量的模板庫和案例庫,能夠繪製多種專業的流程圖和其他型別的思維導圖、拓撲圖、雷達圖等,實用起來方便,拖拽式操作,適合各類人群
ChatGPT是什麼?3分鐘搞懂風靡全球的聊天AI
當用戶輸入問題時,ChatGPT 會將問題轉換為計算機能夠理解的資料,並使用 GPT-3 模型進行處理
大型強子對撞機的光點可能預示著物理學的新時代
他和他的團隊即將在瑞士日內瓦附近的歐洲核子研究中心 (CERN) 粒子物理實驗室的 LHCb 實驗中“揭開”期待已久的測量結果——最終可能會打破標準模型,即我們目前對自然界基本原理的最佳描述運作
論文實證全流程(OLS、DID、PSM、gmm、工具變數、中介調節)
資料的主要內容有:1.安裝命令大全:論文實證全部配套的安裝命令、外部命令(放到指定資料夾即可使用,永久無需安裝)2.資料預處理:全部案例+資料+程式碼(1)資料匯入(2)剔除特殊值(3)描述性統計(4)多重共線性檢驗(5) 設定面板資料3.
Hinton、DALL-E 2 皆上榜,盤點 AI 影象 10 年合成史!
在下面的時間線裡,將會追溯一些里程碑式的時刻,例如 AI 影象合成的論文、架構、模型、資料集、實驗登場的時候
軟硬一體最佳化算力,火山引擎助自動駕駛“綠洲”降本增效
而隨著MANA OASIS智算中心的落地,毫末智行在處理資料方面的效率將會進一步提升,在自動駕駛3
聯邦學習 (FL) 中常見的3種模型聚合方法的 Tensorflow 示例
實現FL的簡單步驟定義模型體系結構將資料劃分為客戶端資料集在客戶端資料集上訓練模型更新全域性模型重複上面的學習過程Tensorflow程式碼示例首先我們先建立一個簡單的服務端:import tensorflow as tf# Set up
如何使用Transformer網路構建預測模型
時間序列預測示例我們將使用的模型是編碼器-解碼器,其中編碼器部分將時間序列的歷史作為輸入,而解碼器部分以自迴歸的方式預測未來的值
ChatGPT率先“摧毀” 印度
除了汽車產業和醫療領域,人工智慧在生活中的方方面面也在不斷便利著人類生活,除了替代與被替代,人類和人工智慧也可以是需要和被需要的關係,即使是目前讓人驚歎的ChatGPT模型在未發展成熟之前也仍需要大量人工來為用於訓練的資料打上標籤,程式運營