本文将以百度的文心一言，阿里巴巴的通义千问，科大讯飞的讯飞星火认知大模型，智谱清言的ChartGLM，腾讯的混元大模型，OpenAI的ChatGPT，这六个模型的api调用进行实战代码讲解。...【查看原文】
模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数代码分享【附件笔记百度盘】，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。举个例子，OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使其能够执行
机器学习深度学习编程百度OpenAI
gbpl669 2024-06-18
维基百科对基础模型的定义是这样的，基础模型是一种大型机器学习模型，通常在大量数据上进行大规模训练（通过自监督学习或半监督学习），以使它可以适应各类下游任务。因此，它需要兼顾参数量大（大型模型），训练数据量大（大量数据大规模训练）和迁移学习能力强（适应多种下游任务）几点才能够叫做基础模型，而不只是参数量大，就能够叫做基础模型。 所谓“涌现”，指的是在大模型领域，当模型突破某个规模时，性能显著提升，表现出让人惊艳、意想不到的能力
AI大模型机器学习
爱学习分享网课 2024-01-23
上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的指令微调。LLM能够根据任务指令执行任务，且无需事先见过具体示例，展示了强大的泛化能力。逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM通过采用"思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，
AI大模型
学习拼课一起学 2024-01-23
网易-人工智能绘画与设计7期 尚硅谷AI大模型实战训练营 面向开发者及科研者的NLP&ChatGPT&LLMs技术、源码、案例实战219课 黑马AI大模型训练营 知乎-AI大模型全栈工程师2期 知乎-AI大模型全栈工程师1期 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第五期） 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第六期） 学习❤ wwit1024
人工智能AI大模型ChatGPT
网课学习callcal 2024-05-29
常见的开源大模型及其特点 1.GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）： 特点：由OpenAI开发的最大型自然语言处理模型，具有1750亿个参数。能够生成高质量的文本、回答问题、实现翻译等多种任务。 优势：生成文本的流利性和多样性，广泛的应用领域，支持零样本学习（通过少量示例进行学习）。 2.BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 特点：由Google开发的预训练模型，具有1
AI大模型OpenAI谷歌
网课打call 2023-10-31
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