机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构风险最小化,提高学习机泛化能力,从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
一、引言 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)作为一种有效的校准方法,已逐渐在GPT-4、ChatGPT等先进模型中展现出其独特优势。然而,随着离线对齐算法的迅速崛起,RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手,...
阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP,助力NLP大模型落地
作者:临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果,越来越多团队投身到超大规模训练中,这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而,这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先,模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高;其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用,提高....
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