GPT-2是自然语言处理领域的重要里程碑作品，采用了Transformer模型，展现出强大的语言生成能力。作为OpenAI开发的杰出之作，GPT-2令人惊叹。...【查看原文】
感谢IT之家网友软媒用户1520111的线索投递！团队声称，已经发现了对超人类模型进行实证对齐的新研究方向。未来超级AI系统对齐的一个核心挑战——人类需要监督比自己更聪明人工智能系统。对此，团队使用了NLP基准测试的典型弱到强泛化——用GPT-2级别的模型作为弱监督，来微调GPT-4。
OpenAIGPT-4人工智能
IT之家 2023-12-15
监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定的输入和输出数据集中训练模型，使模型能够根据新的输入数据预测期望的输出。在监督学习中，模型的输出是已知的，因此模型能够学习如何将输入映射到输出。常见的监督学习算法包括线性回归，逻辑回归和支持向量机。 半监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定部分标记和部分未标记的数据集中训练模型。半监督学习的情况通常出现在标记数据集很小，但未标记数据集很大的情况下。半监督学习算法尝试从未标记数据集中学习，并借此提高模型的泛化能力。 无监督学习是机器学习的一种方法，它的目
人工智能
算法星球 2023-01-04
监督式机器学习监督式机器学习是指数据集中的每条记录都包含标签或标志的问题类型。请考虑下表，其中包含有关最高温度、最低温度和最大振动的信息。最后一列 asperity 是标签。给定温度和振动数据，我们想要预测粗糙度。这是一个带标签的数据集。使用这个包含标签的数据集，我们可以训练一种算法来预测未标记数据的未来。你把它拟合到你的算法中，算法现在会预测这个数据的标签。这称为监督学习。回归和分类是监督学习的两种类型。回归必须预测连续值的用例类型称为回归。例如，如果我们向算法传递值 35、35 和 12，则预测粗糙度
机器学习
人工智能小豪 2024-01-05
大语言模型可以提供许多创意性内容，如写诗、写小说等。那么到底应该如何评估大语言模型生成的创意性内容的水平呢？ 本文探讨了GPT-2到GPT-4的创造性，并分析了这些模型在不同创造性测试中的表现。作者
大语言模型GPT-4
Baihai_IDP 2023-06-05
OpenAI「超级对齐」团队成立于今年7月，目标是在四年内解决超智能AI的对齐问题，即搞清楚如何构建一种值得信任的人类水平的研究器，然后将其用于解决对齐问题。在这篇论文中，OpenAI对「人类监督超级人工智能…
GPT-4OpenAI人工智能
机器之心Pro 2023-12-28
最近要做个统计页面，统计某些种类的记录，其中有几个种类没有记录，就需要记0. category_id=1 衬衫， category_id=2 手机，category_id=3 内裤，category_
用户42900694829 2024-09-17
本文主要讲述了使用 @EnableScheduling 可能出现的线程阻塞导致定时任务延期的问题，也顺便解释了动态定时任务源码上的实现
Andrew1219 2024-09-17
分析SkyWalking如何实现性能剖析（profiling），对宿主应用做了何种增强。 .
程序猿阿越 2024-09-17
在微服务架构中，一个请求往往会涉及多个服务，服务调用链路错综复杂。为了排查和定位问题，我们需要一种有效的链路追踪方案。Jaeger是Uber开源的一款功能强大的分布式追踪系统，与GoFrame无缝集成
DemonAvenger 2024-09-17
在日常开发过程中，我们经常会遇到需要打开文件、建立网络连接或数据库会话的情况。传统的做法是手动打开资源，在使用完毕后记得关闭。但这种方法存在明显不足：一旦在使用过程中发生异常，很容易忘记关闭资源，导致
用户498185272002 2024-09-17
在日常开发中，我们经常需要处理各种资源管理的问题。比如，打开一个文件后需要记得关闭；使用完数据库连接后需要释放等。如果这些操作处理不当，可能会导致内存泄漏或者其他资源浪费的问题。Context Man
就webpack和vite实现Vue项目的模块联邦的完整记录，模块联邦其实就是一种网络资源组件共享的一种封装好的技术，我们也可以自己写loadScript去实现前提是做好组件打包😓。
enoughisenough 2024-09-17
如果你期望尽快地走进DDD的世界，那么在分析需求和设计模型时，一定要尽可能先忘记关系数据库和三范式的存在，哪怕你要应用三范式，也应该仅仅将它应用在你的模型的内部，千万不要用它来表达“聚合”之间的关系，
老肖想当外语大佬 2024-09-17
众所周知，jeafdean mapreduce论文作者，谷歌大佬，哈哈哈，但spark也太全能，太强了吧。 **Apache Spark** 是一个开源的分布式大数据处理引擎，主要用于处理大规模数
用户79045307225 2024-09-17
作者：来自 Elastic Luca Wintergerst•David Hope•Bahubali Shetti 在当今快速发展的软件开发环境中，高效的日志管理对于维护系统可靠性和性能至关重要。随着
Elasticsearch 2024-09-17
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