【火炉炼AI】机器学习023-使用层次聚类算法构建模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )聚类的算法有很多种，前面我们讲解了k-means算法和均值漂移算法，此处我们继续讲解层次聚类算法。k-means是一种分散性聚类算法，以空间中K个点为中心进行聚类，将最靠近他们的样本收归门
生成式 AI 允许在几分钟内生成新颖逼真的视觉、文本和动画内容。 据 Gartner 称，到 2025 年，生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的 10%。作为 2022 年最重要的战略技术趋势之一，人工智能 (AI) 的这一分支具有广泛的应用，适用于不同行业，包括监控、医疗保健、营销、广告、教育、游戏、通信、播客等。 1、图像生成借助生成式 AI，用户可以将文本转换为图像，并根据他
文章目录前言1. 效果展示2. 应用设计3. 实现3.1. lac分词模型的服务化部署3.2 使用Flask构建app4. 小结 前言内容纯属个人经验，若有不当或错误之处，还请见谅，欢迎指出。文中大致介绍了，如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型，并简单包装成一个Web应用的过程。主要工具：Flask（python的Web框架）PaddleHub（飞桨的预训练模型库）1.
设计原则设计模式的6大原则，单一职责原则，开放封闭原则，里式替换原则，依赖导致原则，迪米特原则和接口隔离原则。单一职责原则: 一个类只负责一个功能领域中的相应职责。高内聚，低耦合。开闭原则： 对扩展开放，对修改关闭。不修改原有的代码的情况下进行扩展。//定义了一个抽象动物类，有一个方法
public abstract class AniMal {
abstract void ObjectX()
从此，大模型可以在任何设备上编译运行。「我把大语言模型下到我的 iPhone 上，它神奇地跑起来了！」五一假期还没过半，大模型领域的技术就已经发展到了这种程度。对于陈天奇等人开源的新技术，大家一致的评论是「Amazing」。最近人们都在研究 ChatGPT，大语言模型（LLM）彻底改变了科技领域的格局，但对于 AI 开发者来说，并不是人人都有上万块 A100 的。为了跑得起大模型，就要寻找各种优化
但在眼下，农民有时候并不“信任”AI，甚至不采用AI。 AI能干什么？ 它能与人类交流，能帮助人类识别并抓捕嫌疑犯，也能够协助医生进行诊断……不知不觉间，AI已经深度渗透人类的生活，帮助教育、安防、医疗等多个领域实现智能化升级。 然而，在AI向着人类生活全面进军的时候，依然有着“沧海遗珠”般的存在，比如农业。 农业已成AI的“试验田”，它需要AI AI与农业之间存在一种“互利互需”的关系。 于农
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2023-09-07 13:33:41
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随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技播视频，免费分享！
有这么一句话，那就是AI大模型分两种，一种是大模型；另一种是华为大模型。 如果从技术角度来分析，华为的技术不
在当今快速发展的人工智能领域，对话式人工智能（AI）正经历着一场由大模型技术引领的转型。这种转型标志着对话式AI从传统的预设规则模式，逐渐转变为更加智能和灵活的生成模式。
本文将介绍一种有效的技术手段——大模型微调，通过对其原理、方法和实际应用案例的详细解析，帮助读者深入了解并掌握这一关键技术，提高AI应用的性能。
1. 引言在自然语言处理（NLP）与人工智能（AI）的广袤星海中，大语言模型（Large Language Models, LLMs）宛如一
14个问题，带你上手华为云一站式AI开发平台ModelArts，实现AI应用的快速开发。
原创
2023-09-20 10:41:17
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飞桨 AI Studio 是基于百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）的人工智能学习与实训社区，支持一站式模型在线开发与应用。提供优质开源模型、丰富的开源内容、功能强大的在线编程环境、云端超强 GPU 算力及存储资源，帮助开发者们快速创建和部署模型，实现一键运行即开即用。目前 AI Studio 已聚集 400+ 万开发者、创作 550+ 万实训项目、开放 20+ 万数据集，打造 180
原创
2023-06-05 20:39:29
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# 实现“大模型 AI Java”的流程指南
在当今的开发环境中，结合大模型（如GPT-3、BERT等）和Java来构建智能应用正在成为一种趋势。对于初入行的小白来说，学习如何在Java中实现大模型AI是一个重要的步骤。下面是我们实现这一目标的主要流程和相关代码。
## 流程概述
下面是实现“大模型 AI Java”的一步一步的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
1 行业全景图
2 结构拆解AI GC
生成式AI这个产业。分成上中下游三大块。
2.1 上游基础层
主要包括：
算力：包括AI芯片和云服务等，例如像英伟达、AMD以及华为等厂商提供的算力基础设施。大型模型基于Transformer架构，对算力的需求很大。
数据：新时代的石油，分为基础数据服务、数据集和向量数据库。
算法：算法基础包括TensorFlow、PyTorch等著名算法框架，以及百度
1.背景介绍人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。在过去的几十年里，人工智能研究者
一、什么是大模型？这两年AI火，就是因为大模型火。那么，什么是大模型？大模型 是具有庞大参数规模和复杂计算结构的 机器学习模型。参数，是指在模型训练过程中，学习和调整的变量。参数定义了模型的行为、性能、实现的成本以及对计算资源的需求。简单来说，参数是模型内部用来做出预测或决策的部分。大模型，通常拥有数百万至数十亿的参数。相对应的，参数少的，就是小模型。对一些细分的领域或场景，小模型也够用
# 实现AI大模型架构
最近，随着人工智能技术的发展，AI大模型架构在各行业中得到了广泛应用。本文将向你介绍如何实现AI大模型架构，让你能够快速上手并开始构建自己的AI模型。
## 流程概览
下面是实现AI大模型架构的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型架构 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型
