AIGC-Transformer 模型
Transformer 模型是自然语言处理领域的一个重大突破，它的出现和发展对 AI 技术产生了深远的影响。下面我将详细介绍 Transformer 模型的前世今生及其应用案例。 Transformer 的诞生2017 年，Google 的研究人员在论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出了 Transformer 模型...
AIGC使用问题之视觉大模型如何提高AIGC的感知能力
问题一：CLIP是什么，它有什么用途？ CLIP是什么，它有什么用途？ 参考回答： CLIP是Contrastive Language-Image Pre-Training的缩写，是一个大规模预训练图文表征模型。它通过学习图文对的关系，使得模型能够理解文本描述与图像内容之间的对应关系，从而实现zero-shot transfer，即对于未知类别的图像，...
AIGC使用问题之GPT-1如何优化目标函数，如何做模型微调
问题一：GPT-1如何优化目标函数？如何做模型微调？ GPT-1如何优化目标函数？如何做模型微调？ 参考回答： 使用对数最大似然函数来计算loss，并使用transformer的解码器来处理文本数据，其中引入了position embedding来编码位置信息。 GPT-1在微调时使用的是带有标号的数据集。模型根据输入的序列x预测其标号y，对于...
AIGC使用问题之多模态大模型如何升级AIGC的内容创作能力
问题一：语言大模型如何增强AIGC的认知能力？ 语言大模型如何增强AIGC的认知能力？ 参考回答： 语言大模型如BERT和GPT等，通过大规模预训练，学习到了人类文明的抽象概念以及认知能力，从而增强了AIGC的认知能力，加速通用人工智能（AGI）的到来。 关于本问题的更多回答可点击原文查看： https://developer...
「AIGC算法」K-means聚类模型
本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。 一、原理 K-means聚类是一种经典的、广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为多个类别或“簇”。其目标是将数据集中的每个点分配到K个聚类中心之一，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。 K-means算法的基本步骤： 初始化：选择K个数据点作为初始聚类中心（质心）。 分配：将每个点分配到最近的聚类中...
「AIGC算法」线性回归模型
线性回归是统计学和机器学习中一种常用的监督学习算法，用于预测连续数值型的输出。线性回归模型试图找到特征变量（或称自变量）与目标变量（因变量）之间的线性关系。 线性回归的两种主要类型： 简单线性回归：只涉及一个特征变量和一个目标变量，即模型的形式为 y = b0 + b...
AIGC（AI-Generated Content）训练模型流程介绍
AIGC（AI-Generated Content）模型通常是指使用人工智能技术生成文本、图像、音频等内容的模型。这类模型在训练时，需要大量的数据集以及高性能的计算资源。下面简要介绍AIGC模型，尤其是文本生成模型的一般训练流程： 数据收集：首先需要收集大量的训练数据。对于文本生成模型来说，这可能是...
AIGC领域中的模型
AIGC（AI-Generated Content）是指通过人工智能技术生成的内容，它涵盖了从文本、图像、音频到视频等多种形式的内容生成。AIGC是人工智能应用的一个重要分支，它利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够自动创建内容，而不是仅仅对输入进行响应。AIGC领域中除了BERT模型之外，还包...
AIGC之BERT模型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，由Google Research在2018年提出。BERT的提出标志着自然语言处理（NLP）领域的一个重要进展，它能够为下游的语言...
【AIGC】大型语言模型在人工智能规划领域模型生成中的探索
一、引言 随着人工智能技术的迅猛发展，规划系统成为了智能决策和自动化任务执行的核心。然而，在人工智能规划领域中，开发领域模型一直是一项繁重且复杂的工作，需要专家级的人工劳动。如何降低这一过程的复杂性，提高规划实现的效率，成为了业界关注的焦点。近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力引发了人们对于其在人工智能规划领域应用的期待。 ...
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