测试环境: Vertica: Vertica Analytic Database v11.1.1-22 WutongDB: V5.4.10.0 1. add_months...【查看原文】
聊天补全模型调用函数 这个笔记包含怎样使用聊天补全API结合外部的函数调用来扩展GPT模型的能力 tools在聊天补全API中是一个可选的参数,可以定义指定的函数调用。目的是能使模型生成遵循指定规范的
OpenAI
挑大梁 2024-05-25
前几天看到的一篇不错的文章,分享一下,原文作者不明。原文PDF链接:http://bernardguerrien.com/wp-content/uploads/2017/07/FoncProduction_et_Ideologie.pdf文章的来源网站:http://bernardguerrien.com/articles原文是法语,用海词、deepl和chatgpt对照着翻译完了,我尽量按我的理解进行了修改,但肯定还存在错漏的地方,欢迎大家指正。由于懒得整理到专栏,我就直接把PDF输出为图片贴上来了,考
ChatGPT
基本无害的寻山 2023-06-21
1、线性核函数支持向量机支持向量机(SVM)是一种强大而通用的机器学习模型,能够执行线性或非线性分类、回归,甚至离群值检测。它是机器学习中最流行的模型之一,任何对机器学习感兴趣的人都应该在他们的工具箱里有它。支持向量机特别适合于复杂的中小型数据集的分类。线性SVM分类支持向量机背后的基本思想最好用一些图片来解释。图1-1显示了在鸢尾花数据集。这两个类可以很容易地用一条直线分开(它们是线性可分离的)。左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界。用虚线表示决策边界的模型非常糟糕,甚至不能正确地分离类。另外两个模
机器学习
zeshoufx 2024-02-27
上一节咱们讲解了最优化和深度学习的密切关系和区别。简单地说,在深度学习求解损失函数的时候,因为它没有解析解,因此必须借助最优化的算法来逼近求解。这个过程中产生了一系列问题,要一个个的搞定。在讲解具体的最优化算法之前,有必要先充分了解损失函数的各种特点和性质。这就是本节要讲的内容了。在深度学习中,损失函数是用来衡量预测结果与真实结果之间的差距的函数。损失函数的性质决定了模型的性能和训练效果。可微性:损失函数应当是可微的,这意味着可以计算出损失函数在任意一点处的导数。可微性是梯度下降法的基本前提,因为梯度下降
人工智能深度学习
梗直哥丶 2023-02-17
1. 人工智能的目标:a) 让机器人和人一样思考:机器学习b) 让机器人和人一样听懂:语音识别c) 让机器人和人一样看懂:视觉识别d) 让机器人和人一样运动:运动控制2. 人工智能、机器学习、深度学习的关系: 机器学习是实现人工智能的一种途径, 深度学习是机器学习的一个子集。 传统机器学习和深度学习的区别:传统机器学习算术依赖⼈⼯设计特征,并进⾏特征提取,深度学习⽅法不需要⼈⼯,依赖算法⾃动提取特征。 传统机器学习和深度学习的区别3. 机器视觉任务进行目标拆分:a) 理解图⽚中的场景(办公室,客厅,咖啡厅
深度学习机器学习人工智能
分享生活的穆染 2023-08-30
破局之道
巨潮 WAVE 11小时前
意在抢占话语权。
酒周志 12小时前
吹响产业号角。
投资界 11小时前
训狗背后:宠物的爱、怕,和情绪病
青年志Youthology 12小时前
新合资公司将有效延伸各自的服务范围,更准确地识别市场需求,为企业和政府提供量身定制的服务方案,实现资源的最优化配置,助力客户效率持续提升。
未来城市实验室 11小时前
风电市场尚未走出“内卷”氛围,反“价格战”势在必行。
预见能源 11小时前
提前布局新一轮行情的上涨主线
洪言微语 12小时前
芒果难觅下一个爆款音综
眸娱 11小时前
东鹏饮料市值突破1100亿,股价创新高。
侃见财经 12小时前
黑石、TPG联手了。
36氪的朋友们 11小时前
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