0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧
一、结构1.编码器Transformer模型---encoder - nxf_rabbit752.解码器（1）第一个子层也是一个多头自注意力multi-head self-attention层，但是，在计算位置i的self-attention时屏蔽掉了位置i之后的序列值，这意味着：位置i的attention只能依赖于它之前的结果，不能依赖它之后的结果。因此，这种self-attention也被称作
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2019-11-27 20:25:00
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AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作
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2024-08-15 15:05:42
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encoder decoder 模型是比较难理解的，理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节，坦率的说这个模型我看了近十天，不敢说完全明白。我把细胞的有丝分裂的图片
原创
2023-01-20 10:13:56
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本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种
Seq2Seq（Sequence-to-Sequence，
原创
2023-06-21 19:58:59
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1. AR与AE语言模型AR: Autoregressive Language modelingAE: AutoEncoding Language modeling AR语言模型：指的是，依据前面(或后面)出现的tokens来预测当前时刻的token，代表有ELMO,GPT等。AE语言模型：通过上下文信息来预测被mask的token，代表有 BERT , Word2Vec(CBOW)
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2024-10-24 22:01:52
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1 趋势当下，人工智能已成为科技领域最热门的技术。机器学习、深度学习、人脸识别、无人驾驶、NLP，各种名词不绝于耳。人工智能的应用一方面在不断改变我们每个人的生活方式，另一方面也在逐渐改变着企业的经营模式、决策方式。越来越多的企业经营者、高级管理人员、决策者都在这场了解人工智能的竞赛中感到焦虑，他们意识到，人工智能即将从根本上改变他们的行业。在这场轰轰烈烈的人工智能浪潮中，我们发现，对于商业企业来
AIGC声音模型是一种基于人工智能生成内容的音频处理模型，能够合成自然且富有表现力的声音。本文将详细记录针对“AIGC声音模型”问题的解决过程，内容包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及最佳实践。
### 环境预检
在开始部署AIGC声音模型之前，首先需要确认以下系统要求：
| 系统要求 | 版本 |
| -------------- | -----
文章目录Text and Code Embeddings by Contrastive Pre-TrainingSgptPromptEOLRepLLaMAUDEVERE5-mistral-7b-instructEcho embeddingsLLM2Vec总结参考资料 Text and Code Embeddings by Contrastive Pre-Training《Text and Code
BERT 模型是 Google 在 2018 年提出的一种 NLP 模型，成为最近几年 NLP 领域最具有突破性的一项技术。在 11 个 NLP 领域的任务上都刷新了以往的记录，例如GLUE，SquAD1.1，MultiNLI 等。1. 前言Google 在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Un
原创
精选
2024-07-03 17:31:05
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AIGC模型搭建训练是一个重要的技术任务，涉及多个步骤和配置，以确保模型的有效性和高效性。以下是我整理的完整流程，包括所有关键要素和必要图表。
## 环境准备
在进行AIGC模型搭建训练之前，我们需要准备好合适的软硬件环境。
### 硬件要求
- CPU：至少8核
- 内存：16GB或更高
- GPU：NVIDIA RTX 3060或更高
- 存储：SSD，至少500GB
### 软件要求
# Java调用aigc模型
## 引言
人工智能图像识别（AI Graph Computing，简称AIGC）是一种基于深度学习的图像识别技术，广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等领域。在Java中调用AIGC模型可以使我们轻松地使用该技术来解决各种图像识别问题。本文将介绍如何在Java中调用AIGC模型，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
- 安装Ja
原创
2024-01-16 19:48:09
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在当今的人工智能发展浪潮中，生成式人工智能内容（AIGC）正在引领技术变革，而合理掌握这些大模型的源码则至关重要。掌握“aigc大模型源码”的问题需要从多个角度进行深入分析和实践。接下来将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论这些方面来系统性地梳理和解读这一问题。
在背景描述中，我们首先需要了解“aigc大模型”的开发流程。以下是大模型开发的一个典型流程图：
```mermaid
# 如何在Java中集成AIGC模型
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Java中集成AIGC（Artificial Intelligence General Components）模型。首先，让我们了解整个过程的流程，并在表格中展示出每个步骤。
## AIGC集成流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 下载AIGC库 |
| 步骤2 | 导入AIG
原创
2024-01-16 23:00:26
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今天就针对Rose Java的属性作一个全面的介绍吧。这些数据模型的属性可以影响到你使用rose模块或正向工程、逆向工程。这些属性都有默认值，但是你更改之后往往有你要所有、希望的结果出来。废话不多说，下面就一些比较重要的属性介绍吧，其实有些属性我还不太清是用来做什么的。
首先，你开打Rose,选择Tools->options, 然后进入到java板
如何使用Java集成AIGC模型
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Java中集成AIGC模型。首先，我们来了解整个流程，并使用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 步骤1 | 下载和安装AIGC模型的相关依赖包 |
| 步骤2 | 创建一个Java项目 |
| 步骤3 | 将AIGC模型的依赖包添加到项目中 |
| 步骤4 | 编写代码集成A
原创
2024-01-17 22:42:47
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在当前的人工智能领域，AI大模型（AIGC）以其强大的生成能力引起了广泛关注。然而，实现高效、灵活、精准的AI大模型仍然面临诸多挑战。本文将围绕如何构建和优化AI大模型进行深入探讨。
### 背景描述
AI大模型技术的快速发展为生成内容提供了强有力的支持。在多个领域中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域，AIGC正在成为关键驱动力。为此，我们需要构建一个清晰的流程来理解这一领域的基本结构和实
文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
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2024-03-29 20:41:57
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文章目录4.AIPL消费者行为全链路可视化模型实践4.1、用户画像用户画像产生的原因用户画像概述用户画像构成原则第一类用户画像 User Persona第二类用户画像User Profile4.2、标签体系标签体系简介标签分类贴标签的方式标签的优化用户画像标签和权重4.3、用户画像大数据应用4.4、AIPL模型介绍AIPL模型的产生背景消费者精细化运营解决方案AIPL模型简介4.5、AIPL模型
