Google DeepMind的研究人员开发了SODA，这是一个解决将图像编码为高效潜在表示的人工智能模型。借助SODA，实现了图像和语义属性之间的无缝过渡，允许在不同图像类别之间进行插值和变形。 扩散模型已经在视觉合成方面取得了革命性的进展，在图像、视频、音频和文本合成、规划和药物发现等各种任务中表现出色。尽管先前的研究聚焦于扩散模型的生成能力，但这项研究探索了扩散模型的表征能力这一未加充分利用的领域。该研究全面评估了基于扩散的表征学习在各种数据集和任务上的效果，从图像中揭示出了它们的潜力。 该模型强调了合成在学习中的重要性，并突出了扩散模型的显著表征能力。SODA是一个自监督模型，通过信息瓶颈实现了解缠绕和信息丰富的表征。SODA在分类、重构和合成任务中展示了它的优势，包括高性能的少样本新视角生成和语义特质的可控性。 SODA模型利用信息瓶颈通过自监督扩散创建解缠绕的表征。该方法使用基于分布的预训练来改进表征学习，从而在分类和新视角合成任务中获得强大的性能。通过广泛评估包括ImageNet在内的多样数据集，验证了SODA的能力。 SODA在表示学习领域表现出杰出的结果，卓越地改进了分类、解缠度、重构和新视角合成等方面。与变分方法相比，它显著提高了解缠度度量。在ImageNet线性探测分类中，SODA超越了其他辨别模型，并展示了对数据增强的稳健性。SODA的多功能性体现在生成新视角和无缝属性转换方面。通过实证研究，SODA已经被证明是一种有效、强大和多功能的表征学习方法，该方法支持详细分析、评估指标和与其他模型的比较。 总之，SODA在表征学习方面表现出了出色的熟练度，为各种任务提供了强大的语义表征，包括分类、重构、编辑和合成。它利用信息瓶颈专注于关键的图像特性，并在解缠度度量方面超越了变分方法。SODA的多功能性体现在其生成新视角、转换语义属性和处理更丰富的条件信息（如相机视角）的能力。 作为未来的工作，深入探究SODA领域的价值在于对3D数据集的动态组合场景进行研究，并弥合新视角合成和自监督学习之间的差距。还需要进一步研究模型结构、实施和评估细节，例如扩散模型的基本知识、超参数、训练技术和采样方法。建议进行消融和变异研究，以更好地理解设计选择，并探索交叉注意力和层内调制等替代机制。这样可以提高诸如3D新视角合成、图像编辑、重构和表征学习等各种任务的性能。
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将以下HTML代码翻译成中文（保留HTML代码）： 大型语言模型（LLM）是用于自然语言处理任务的人工智能模型。这些模型经过大规模的数据集训练，能够理解和生成人类般的文本。它们通过理解和生成人类般的文本，改变了自然语言处理的方式。在生活中各个领域都具有实用性。 加州大学伯克利分校的研究人员推出了一个名为Starling-7B的开放大型语言模型（LLM），该模型通过基于强化学习的人工智能反馈（RLAIF）进行训练。该模型利用我们最近开发的奖励训练和策略调整管道、我们的新GPT-4标记分类数据集（Nectar）以及先进的奖励训练和策略调整管道。 https://starling.cs.berkeley.edu/ Starling-7B的基础是GPT-4标记分类数据集（Nectar）。该数据集包含183,000条聊天提示，每个提示提供了来自不同模型（如GPT-4、GPT-3.5-instruct、GPT-3.5-turbo、Mistral-7B-Instruct和Llama2-7B）的七个回复，共计380万个配对比较。为了确保公正性，在提示GPT-4进行排名时，研究人员付出了相当大的努力来减小位置偏差，这个过程在数据集部分详细说明。 https://huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha 他们使用了一个学习奖励模型来改进Openchat 3.5语言模型，并取得了令人印象深刻的结果。AlpacaEval得分从88.51%增加到91.99%，而MT-Bench得分从7.81增加到8.09。这些度量标准作为评估聊天机器人有多实用的标准。 研究人员使用直接优化偏好（DPO）将该模型与早期的开源模型（如Zephyra-7B、Neural-Chat-7B和Tulu-2-DPO-70B）进行了测试。虽然这些模型在聊天机器人领域表现良好，但与顶级SFT模型（如OpenHermes 2.5和Openchat 3.5在MT Bench中）相比，它们可能没有充分发挥RLHF的潜力。 研究人员强调该模型存在一定的挑战。它容易受到欺骗或操纵方法的影响。此外，模型在处理数学或推理任务时存在困难，并且其输出的事实准确性只能有时保证。他们还指出，模型偶尔会过于冗长，容易被越狱提示所影响。他们表示，依然致力于改进Starling-7B的这些缺陷。 为了解决这个问题，他们提出通过利用基于规则的奖励模型来进一步改进该模型，其中GPT-4作为指导，使用GPT-4技术报告中概述的技术。 总之，Starling-7B代表了LLM的重大进展，展示了通过人工智能反馈进行强化学习的可能性。自然语言处理领域正在因这些模型与社区共享的知识的合作而得到增强。研究人员正在努力改进模型的性能并解决这些限制。 本文来源：加州大学伯克利分校研究人员介绍Starling-7B：一种基于强化学习的开放大型语言模型（LLM） ，首发于MarkTechPost。
Leave a Comment在科学研究中，合作和专家意见至关重要，但在特定领域往往很难获得针对这一问题，布鲁克黑文国家实验室功能性纳米材料中心的电子纳米材料团队负责人凯文·亚格开发了一种具有革命性意义的解决方案：一种专门的人工智能聊天机器人这个聊天机器人因为其与通用聊天机器人的差异而脱颖而出[…]
Leave a Comment图神经网络（GNN）和大型语言模型（LLM）已经成为人工智能领域中两个重要的分支，它们在从图结构和自然语言中学习方面取得了巨大的成功…
Leave a Comment在迅速发展的可穿戴技术领域，追求平滑、无需手动操作的交互方式产生了突破性的发现。TongueTap是一种通过同步多个数据流实现舌头手势识别来控制佩戴式设备的技术，它是一项有前景的发展。这种方法使用户能够静默地进行交互，无需使用手或眼睛，也无需需要通常放置在口内或接近口腔的特殊接口。 在与美国华盛顿州雷德蒙德的微软研究院合作下，乔治亚理工学院的研究人员将两个商业头戴式设备中的传感器（Muse 2和Reverb G2 OE设备）进行了整合，创建了一种舌头手势接口（TongueTap）。这两个头戴式设备都包含IMU和光电测量（PPG）传感器。其中一个头戴设备还包括脑电图（EEG）、眼动追踪和头部追踪传感器。两个头戴设备的数据使用“实验室流式层（LSL）”进行了同步，该系统是用于多模式脑-计算机界面常用的时间同步系统。 团队在其流程中使用了SciPy对EEG信号进行了128Hz低通滤波和独立分量分析（ICA）处理，同时对其他传感器分别应用了主成分分析（PCA）。为了进行手势识别，他们使用Scikit-Learn中的支持向量机（SVM）方法，使用径向基函数（RBF）核函数和超参数C=100、gamma=1进行二元分类，判断一个移动窗口的数据是否包含手势或非手势。 他们通过与16名参与者合作，收集了用于评估舌头手势识别的大型数据集。研究中最有趣的结果是哪些传感器在分类舌头手势时最有效。Muse上的IMU传感器是最有效的传感器，单独使用可以达到80%的准确率。多模态组合，包括Muse IMU传感器，效率更高，多种PPG传感器的准确率达到94%。 基于表现最佳的传感器，研究人员观察到，耳后的IMU是一种低成本的舌头手势检测方法，其位置可以与以往的口腔感应方法相结合。使舌头手势成为产品的关键步骤之一是建立可靠的、用户无关的分类模型。为了使手势在更现实的环境中适应，需要进行更生态有效的研究设计，包括多次实验和在不同环境之间进行移动。 TongueTap是朝着平滑、直观的可穿戴设备交互方向迈出的一大步。它利用商业可购买的技术来识别和分类舌头手势，为实现离散、准确和用户友好的佩戴式设备控制打下了基础。舌头交互的最有前景的应用是控制增强现实界面。研究人员计划通过将其用于增强现实头盔，并与其他注视交互方式进行比较，进一步研究这种多器官交互。
Leave a Comment上海交通大学、亚马逊网络服务和耶鲁大学的研究解决了理解语言代理中的思维链（CoT）技术的基础机制和合理性的问题。该研究强调了CoT推理在LLM（语言模型）中的重要性，并探索其与自治语言代理的先进性之间的复杂联系。 研究还研究了CoT验证方法在提高推理性能和可靠性方面的作用和有效性。这个全面的资源适用于初学者和有经验的研究人员，帮助他们提高对CoT推理和语言代理的理解。该研究深入探讨了LLM中CoT推理的发展，以及保证模型可靠性和精确性的不同CoT验证方法。对于这一领域的新手和有经验的研究人员来说，它是一个有用的参考。 该研究重点关注语言智能的发展以及语言模型（LLMs）如何在理解和推理方面取得显著进展，使其像人类一样思考。其中一种策略是CoT提示，它在模式、推理格式和应用方面得到了发展。LLM中的CoT推理将复杂问题有效地分解为可管理的步骤。它可以通过将CoT技术整合到语言代理中来理解和执行现实或模拟任务。该研究旨在探索CoT机制，分析范式转变，并研究以CoT技术驱动的语言代理的发展。 建议的方法包括探索和分析CoT推理及其在语言代理中的应用。它包括利用各种CoT技术，如Zero-Shot-CoT和Plan-and-Solve提示，以提高语言代理的性能。该方法强调了CoT在生成说明和示例以及验证过程中的重要性。它还将指令生成方法进行分类，并讨论整合维基百科和Google等外部知识源以提高推理链准确性。 CoT提供了改进泛化、效率、定制化、可伸缩性、安全性和评估的解决方案。引言提供了初学者和有经验的研究人员的详细信息，强调了CoT推理和语言代理的基本原则和当前进展。 综上所述，本评述全面地考察了从CoT推理到自动化语言代理的发展，强调了先进性和研究领域。CoT技术显著改进了LLMs，使语言代理能够理解指令并执行任务。该研究涵盖了模式优化和语言代理开发等基本机制，以及未来的研究方向，包括泛化、效率、定制化、扩展性和安全性。这篇评述适合该领域的初学者和有经验的研究人员阅读。
Leave a Comment表示学习是通过深度神经网络学习给定数据集中最显著特征的任务通常情况下，它是在监督学习范式中隐含地完成的任务，它是…
Leave a Comment简介 在数据科学领域，创新与机遇相遇之处，对熟练专业人员的需求不断飙升。数据科学不仅仅是一种职业，它是解决复杂问题、推动创新和塑造未来的门户。行业每年的增长率超过36%，在数据科学领域的职业不仅有经济回报，也有知识满足感。理论知识和实践经验的结合对于在这个充满活力的环境中取得成功至关重要。在数据科学中的指导项目成为理论和实践之间的桥梁，提供在导师的引导下亲身学习的机会。 指导项目是什么？ 在了解指导项目之前，了解一下数据科学职业的吸引力是很重要的。除了复杂的算法和庞大的数据集外，数据科学是解决现实世界挑战、推动行业发展的关键。最近的行业报告显示，数据科学家的中位薪资超过了平均薪资，使其成为一种吸引人的职业选择。行业的快速增长进一步扩大了具备正确技能和专业知识的人的机会。 独立数据科学项目中的挑战 挑战涵盖了管理庞大的数据集、实施复杂的算法和提取有意义的见解。现实世界的数据科学场景要求对技术细节和领域特定细微之处有着细腻的理解。在这里，指导项目的重要性就在于它们提供了一种结构化的方法和专家导师的指导，将困难的旅程转化为有启发性的学习体验。 我们可以帮助您完成的前15个指导项目 以下是我们在我们的BB+计划中涵盖的项目。我们的专家将通过他们卓越的指导帮助您深入了解它们的复杂性。 1. 纽约出租车需求预测 纽约出租车需求预测项目将参与者沉浸在动态的运输分析世界中。借助历史出租车行程数据，参与者深入预测模型来预测纽约市各个位置的出租车需求。该项目磨炼回归分析和时间序列预测技能，并提供关于空间数据可视化的见解。了解和预测出租车需求对于优化车队管理、提高客户服务以及贡献于高效的城市交通系统至关重要。 2. 场景分类挑战 在场景分类挑战中，参与者的任务是开发一个强大的图像分类模型，能够准确地将图像分类到预定义的类别中。利用卷积神经网络（CNNs）和迁移学习等深度学习技术，参与者获得了图像识别方面的实践经验。该项目的目标是构建准确的模型，并在图像分类的背景下理解特征提取、模型训练和验证的细微之处。 3. Pascal VOC图像分割 Pascal VOC图像分割项目向参与者介绍了引人入胜的图像分割世界。利用Pascal VOC数据集，参与者学习如何准确地轮廓绘制图像中的对象。该项目深入探讨语义分割的复杂性，其目标是将图像中的每个像素分配给特定的对象类别。精通图像分割对于计算机视觉、医学图像和自动驾驶等应用至关重要。 4. 场景生成 场景生成将参与者带入生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）。其目标是通过生成类似于真实场景的图像来创建逼真的场景。参与者将探索GANs、对抗性训练和潜在空间操作的原理。该项目提高了生成模型的技能，并为创造由AI生成的内容提供了创造性的途径。 5. 大型超市销售预测…
Leave a Comment介绍 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）已经存在一段时间了。许多工具和应用程序围绕这个概念进行了构建，比如向量存储、检索框架和LLMs，使得处理自定义文档尤其是具有Langchain的半结构化数据变得方便。处理长、密集的文本从未如此轻松而有趣。传统的RAG对于不结构化的文本重型文件（如DOC、PDF等）效果良好。然而，这种方法对于嵌入在PDF中的半结构化数据（如嵌入式表格）效果不佳。 在处理半结构化数据时，通常有两个问题。 传统的提取和文本分割方法无法处理PDF中的表格。它们通常会破坏表格，从而导致信息的丢失。 嵌入表格可能无法转化为精确的语义搜索。 因此，在本文中，我们将使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的检索生成（Retrieval Generation）流水线，以解决这两个半结构化数据的问题。 学习目标 了解结构化、非结构化和半结构化数据之间的区别。 对检索增强生成和Langchain进行简要回顾。 学习如何使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的多向量检索器。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 数据类型 通常有三种类型的数据：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据：结构化数据是标准化的数据，遵循预定义的模式，例如行和列。SQL数据库、电子表格、数据帧等。 非结构化数据：与结构化数据不同，非结构化数据没有数据模型。数据是随机的，例如PDF、文本、图像等。 半结构化数据：它是前两种数据类型的结合。与结构化数据不同，它没有严格的预定义模式。然而，数据仍然基于某些标记保持着分层次的顺序，这与非结构化类型形成了对比。例如CSV、HTML、嵌入式PDF中的表格、XML等。 什么是RAG？ RAG代表检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。这是为大型语言模型提供新信息的最简单方法。现在，让我们对RAG进行一个快速介绍。 在典型的RAG流程中，我们有知识来源，如本地文件、网页、数据库等，一个嵌入模型，一个向量数据库和一个LLM。我们从各种来源收集数据，拆分文档，获取文本块的嵌入并将它们存储在向量数据库中。现在，我们将查询的嵌入传递给向量存储，从向量存储中检索文档，最后使用LLM生成答案。 这是传统RAG的工作流程，适用于如文本等不结构化数据。然而，当涉及到半结构化数据时，例如嵌入在PDF中的表格，它通常无法表现良好。在本文中，我们将学习如何处理这些嵌入式表格。…
Leave a Comment如何将VertexAI连接到BigQuery并使用生成式AI ML.GENERATE_TEXT函数来提升数据工程效率的完整教程
Leave a Comment亚历克斯·拉特纳是Snorkel AI的首席执行官兼联合创始人，该公司诞生于斯坦福人工智能实验室Snorkel AI通过将手动的人工智能开发流程转变为程序化的解决方案，使人工智能开发变得快速而实用Snorkel AI利用自有数据和知识，使企业能够开发适用于其独特工作负载的人工智能
Leave a Comment昨天我去了一家餐厅，“安菲拉”在吃了第四或第五块胡椒鸡之后，顺便说一下，它非常美味，我开始对我们消化和品味的能力感到惊讶…
Leave a Comment大型视觉语言模型（LVLM）能够解释视觉线索并为用户提供互动的简单回复。这是通过巧妙地将大规模语言模型（LLMs）与大规模视觉指令微调相结合实现的。然而，LVLMs只需要手工制作或LLM生成的数据集通过监督微调（SFT）来进行对齐。尽管将LVLMs从字幕生成器变成遵循指令的模型是行之有效的，但是LVLMs仍然可能产生伤害、恶意或无用的回复。这表明它们仍然需要更加与人类偏好保持一致。此外，尽管先前的研究鼓励将视觉指令微调样本组织成多轮形式，但是LVLMs的互动能力受到不同轮次之间薄弱的连接和相互依赖的限制。在这里，互动能力评估了LVLMs在多回合互动中如何使用先前的上下文调整其回复。这两个缺点限制了LVLMs作为视觉助手的实际应用。 来自SRI International和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队提出了DRESS，一种在本研究中使用LLMs生成的自然语言反馈（NLF）来独特教授LVLMs的方法（参见图1）。研究团队要求LLMs对LVLMs的回复提供细致的反馈，通过提供具体规则和广泛的照片注释来完成。与创建与人类对齐的LLMs的过程相一致，这种反馈注释考虑了三个H标准：有用性、诚实性和无害性。反馈以3H标准综合评估回复的整体质量，并提供数值分数和NLF。研究团队的方法将NLF分为批评和改进两个部分。改进NLF向LVLMs提供了改善回复以使其与参考标准保持一致的精确建议，而批评NLF评估了回复的优点和缺点。这种分类为两种类型的NLF的自然应用提供了可能，使LVLMs更能被人类接受并增强其互动能力。 图1：研究人员指导DRESS使用自然语言输入，将其分为批评和改进两类，以增强其与人类偏好的一致性和互动能力。 研究团队将条件强化学习技术推广到非可微的NLF特性上，并用这种反馈来训练LVLMs。具体而言，研究团队使用回复的语言建模（LM）损失对DRESS进行训练，以生成在两种NLF条件下的等效回复。通过分析和解释数值结果来进一步改进DRESS，以更好地匹配用户偏好。通过推理过程中的多轮互动，研究团队训练DRESS学习通过采用改进NLF来改善其原始回复的元技能。 研究团队对DRESS进行了多轮互动、对无害性评估的对抗提示、用于诚实性评估的图片字幕以及用于有用性评估的开放式视觉问题回答的实验评估。实验结果表明，与早期的LVLMs相比，DRESS能够提供与人类价值观一致的回复，并具有更强的互动能力，可以高效地从反馈中学习并修改回复。据研究团队所知，他们的工作是首次同时考虑LVLMs的互动能力和全部三个3H标准。 研究团队的贡献总结如下： • 研究团队建议使用自然语言反馈（NLF），可分为批评和改进NLF，以增强LVLMs的互动能力和与人类偏好的一致性。 • 通过训练模型，使其提供基于NLF的匹配回答，研究小组成功地将有条件的强化学习方法推广到了不可微分的NLF上。与之前的最佳模型相比，研究小组提出的模型DRESS在有益性、诚实性和无害性对齐的系统评估中分别表现出了相对改进的9.76%、11.52%和21.03%。 • 研究小组生成并公开了63K个带注释的NLF语言示例，包括3H特性。此外，研究小组还创建了一个公开可用的数据集，其中包含4.7K个用于无害对齐和LVLM评估的样本。
Leave a Comment“`html 这项研究深入探讨了病理学中存在的一个紧迫问题 – 深度学习所关联的显著二氧化碳当量（CO2eq）排放。这种环境影响可能成为普及医疗应用中深度学习的潜在障碍，迫切需要采取可持续的做法。随着世界日益依赖医疗技术进步，了解和缓解环境后果变得至关重要。 当前深度学习模型架构的发展趋势表现出越来越复杂的特点。来自不同机构的研究人员审查了这一发展及其潜在的环境影响。然而，他们提出了一个有说服力的解决方案，主张在模型选择上进行战略性转变。研究人员建议不要只注重最新和最大的模型，而是优先选择计算要求较低的模型。这种战略方法可以减少能源消耗，并引入模型修剪的概念。该技术可以精确删除不必要的参数，提高计算效率，同时保持最佳的模型性能。 所提出的解决方案包括几个关键策略，以平衡技术创新和环境责任。其中一个关键方面包括减少输入数据，特别是在病理学领域，大型全切片图像（WSIs）是常态。研究人员建议通过专用组织检测深度学习模型自动排除没有组织的区域。此外，该研究强调了在组织内选择最低需求的感兴趣区域（ROIs）的重要性，进一步简化流程并显著减少排放。 选择计算要求较低的模型的重点对于深度学习的环境影响具有深远意义。研究人员认为，较新较大的模型天然优于其前辈的假设在特定任务中可能不成立。他们的先前研究结果表明，较简单的深度学习模型在各种病理学任务中的表现可与更先进的模型相当，甚至更好。值得注意的是，一个相对简单、可训练参数较少的深度学习模型在显著减少CO2eq排放的同时，表现优于一个更深的模型。 此外，该研究引入了模型修剪的概念，作为增强可持续性的另一途径。模型修剪，也称为模型优化或压缩，涉及有策略地删除非必要的参数。研究团队的发现表明，经过修剪的分类模型在保持准确性的同时，产生的CO2eq排放比未经修剪的模型少20-30%。这一发现强调了战略模型开发的重要性，以确保深度学习在环境上的可持续性。 总之，这项研究在病理学中揭示了技术进步和环境责任之间的重要交汇点。所提出的方法为解决深度学习的生态影响提供了务实和环保的方法，同时不影响效率。随着医学界在技术进步中前进，这项研究呼吁进行范式转变，敦促研究人员和产业界在追求创新时优先考虑可持续性。通过采用这种做法，推动医疗技术的发展与减轻环境影响之间的微妙平衡变得可行，确保医疗创新的可持续未来。 “`
Leave a Comment与生成性人工智能相关的风险已经广为人知毒性、偏见、泄漏个人身份信息以及幻觉都会对组织的声誉和客户信任造成负面影响研究表明，不仅偏见和毒性风险会从预训练的基础模型转移到特定任务的生成性人工智能服务中，而且通过为特定任务调整基础模型还会产生如下影响[…]
Leave a Comment介绍 ChatGPT是由OpenAI开发的强大语言模型，凭借其理解和对人类输入进行对话回应的能力，席卷了全球。ChatGPT最令人兴奋的特点之一是其能够生成包括Python、Java、JavaScript和C++在内的各种编程语言的代码片段。这个特性使得ChatGPT成为开发人员的热门选择，他们可以通过它快速原型设计或解决问题，而不需要自己编写整个代码库。本文将探讨ChatGPT对数据科学家的高级数据分析代码解释器以及它的工作原理和生成机器学习代码的用途。我们还将讨论使用ChatGPT的一些优点和限制。 学习目标 了解ChatGPT的高级数据分析如何工作以及如何用它生成机器学习代码。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析来为使用Python的数据科学家生成代码片段。 了解ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码的优点和限制。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析设计和实现机器学习模型。 了解如何预处理机器学习数据，包括处理缺失值，编码分类变量，对数据进行归一化和缩放数字特征。 学习如何将数据拆分为训练集和测试集，并使用准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、绝对误差、R平方值等指标评估机器学习模型的性能。 通过掌握这些学习目标，人们应该了解如何使用ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码并实现各种机器学习算法。他们还应该能够将这些技能应用到现实世界的问题和数据集上，展示他们在使用ChatGPT的高级数据分析处理机器学习任务方面的熟练程度。 本文作为”数据科学博客马拉松”的一部分发表。 ChatGPT的高级数据分析是如何工作的？ ChatGPT的高级数据分析基于一种称为Transformer的深度学习模型，该模型经过大量文本数据的训练。Transformer使用自注意机制来理解输入文本的不同部分之间的上下文和关系。当用户输入提示或代码片段时，ChatGPT的模型根据训练数据学到的模式和结构生成响应。 ChatGPT的高级数据分析可以通过利用大量的在线代码来生成代码片段。ChatGPT的模型可以通过分析开源存储库和其他代码源学习各种编程语言的语法、语义和习惯用法。当用户请求生成相关且可行的代码片段时，ChatGPT的模型可以利用这些知识生成代码。 使用ChatGPT生成机器学习代码 机器学习是ChatGPT的高级数据分析最有前景的应用之一。随着深度学习和机器学习应用的兴起，它们越来越成为研究和开发的重要领域。然而，设计和实现这些模型可能复杂且耗时，需要在线性代数、微积分、概率论和计算机科学等方面具备专业知识。 ChatGPT的高级数据分析可以通过生成机器学习代码片段来简化这个过程，用户可以将这些代码片段集成到自己的项目中。例如，用户可以要求ChatGPT生成一个基于提供的以.csv格式输入的加利福尼亚州房价训练数据的线性回归技术的代码片段。ChatGPT的模型可以根据用户的输入生成包含必要导入、数据预处理步骤、模型架构和训练过程的代码片段。 将数据集上传到ChatGPT中的代码解释器，并在下面的提示框中输入。 提示： 使用sklearn对上述数据集执行线性回归，并显示所有步骤的Python代码。数据中的预测变量是median_house_value。 回答： 使用sklearn在“housing.csv”数据集上进行线性回归的步骤，以“median_house_value”作为目标变量，如下所示： 数据探索：加载数据集并快速检查其结构。 数据预处理：处理缺失值，对分类变量进行编码（如果有），并对数值特征进行缩放。 数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。…
Leave a CommentAPI World 2023 的主旨是分享最佳实践的见解，全面考虑你的所有资产，并强调在一个以API为驱动的世界中，人工智能和API网络安全的重要性
Leave a Comment这篇面向机器学习初学者的概述主要关注ML.NET中的目录概念ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，适用于.NET开发人员
Leave a Comment在过去的几年中，大型语言模型（LLMs）因其杰出的能力而崭露头角，能够以前所未有的熟练度理解、生成和操纵文本它们的潜在应用领域从对话代理人到内容生成和信息检索，承诺着彻底改变所有行业然而，在确保负责任和…
Leave a Comment数据准备是任何机器学习（ML）工作流程中至关重要的一步，但它往往涉及冗长而耗时的任务Amazon SageMaker Canvas现在支持由Amazon SageMaker Data Wrangler驱动的全面数据准备能力通过这种集成，SageMaker Canvas为客户提供了一个端到端的无代码工作空间，用于准备数据、构建和使用ML和[…]
Leave a Comment亚马逊SageMaker Studio为数据科学家提供了完全托管的解决方案，可以交互式地构建、训练和部署机器学习（ML）模型亚马逊SageMaker笔记本作业允许数据科学家在SageMaker Studio中通过几次点击按需或按计划运行其笔记本有了这次发布，您可以以编程方式运行笔记本作业[…]
Leave a Comment探索围绕人工智能发展的伦理挑战的多方面景观它深入探讨了在人工智能越来越融入社会的过程中如何应对伦理和责任方面的关注点
Leave a Comment想像一下你发现自己身处一个古雅的街区，里面有两家面包店第一家是一家小型家族经营的面包店，温馨地坐落在街角然而，第二家则是一家宏伟的三层楼……
Leave a Comment“我已经努力了半年多的时间来解决一个商业案例，即通过使PDF文档可机读化，至少在标题（指定部分的文本）可以…”
Leave a Comment介绍 11月在人工智能领域发生了许多重大事件。从GPT存储的推出，到GPT-4-turbo的发布，再到OpenAI的惨败，这一切都引发了一个重要的问题：封闭模型和背后的人员有多可靠？当你在生产中使用的模型因为一些内部公司事件而崩溃时，这将会是一次不愉快的经历。这对于开源模型来说并不是一个问题。您对部署的模型拥有完全控制权。您对数据和模型都有主权。但是是否可以用GPT代替开源模型？值得庆幸的是，许多开源模型已经达到或超过了GPT-3.5模型的性能。本文将探讨一些性能最佳的开源LLMs和LMMs替代方案。 学习目标 讨论开源大型语言模型。 探索最先进的开源语言模型和多模态模型。 对大型语言模型进行轻量化介绍。 了解在本地和云端运行LLMs的工具和服务。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是开源模型？ 当模型的权重和架构是自由可用的时，我们称之为开源模型。这些权重是大型语言模型的预训练参数，例如Meta的Llama。这些通常是基础模型或未经调优的原始模型。任何人都可以使用这些模型，并将其在自定义数据上进行微调，以执行下游操作。 但是它们是否是真正的开源？数据呢？由于有关版权内容和数据敏感性的种种问题，大多数研究实验室都不会公开发布训练基础模型时所使用的数据。这也涉及到模型的许可问题。每个开源模型都有类似于任何其他开源软件的许可证。许多基础模型（例如Llama-1）配有非商业许可证，这意味着您不能使用这些模型来赚钱。但是像Mistral7B和Zephyr7B这样的模型配有Apache-2.0和MIT许可证，可以在任何地方使用而不会有顾虑。 开源替代方案 自从Llama发布以来，开源领域一直在追赶OpenAI模型。迄今为止，取得了令人鼓舞的成果。在GPT-3.5发布一年内，我们已经拥有了参数更少但在性能上与GPT-3.5相媲美甚至更好的模型。但是GPT-4仍然是执行从推理和数学到代码生成等各种一般任务的最佳模型。进一步观察开源模型领域的创新和资金支持的步伐，我们很快将会有越来越接近GPT-4性能的模型。现在，让我们讨论一些出色的开源模型的替代方案。 Meta’s Llama 2 Meta在今年7月发布了他们最好的模型Llama-2，并因其令人印象深刻的能力而迅速走红。Meta发布了四个不同参数规模的Llama-2模型，分别是Llama-7b、13b、34b和70b。这些模型在各自的类别中足以击败其他开源模型。但是现在，诸如mistral-7b和Zephyr-7b等多个模型在许多基准测试中优于较小的Llama模型。Llama-2 70b仍然是其类别中最好的之一，可以作为GPT-4在摘要、机器翻译等任务上的替代品。 Llama-2在许多基准测试中表现优于GPT-3.5，并且能够接近GPT-4，使其成为GPT-3.5甚至在某些情况下是GPT-4的一个有价值的替代品。以下图表是由Anyscale提供的Llama和GPT模型的性能比较。 有关Llama-2的更多信息，请参阅HuggingFace上的博客。这些LLM经过微调后在自定义数据集上表现良好。我们可以对模型进行微调，以在特定任务中发挥更好的性能。 不同的研究实验室也发布了经过微调的Llama-2版本。这些模型在许多基准测试中显示出比原始模型更好的结果。这款经过微调的Llama-2模型，Nous-Hermes-Llama2-70b，由Nous Research经过超过300,000个自定义指令进行了微调，使其比原始的meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf更好。 查看HuggingFace的排行榜。您可以找到比原始模型效果更好的经过微调的Llama-2模型。这是开源模型的优点之一。根据需求，可以选择多种模型。 Mistral-7B Mistral-7B发布以来，它已成为开源社区的宠儿。它的性能要远远优于同类模型，并接近GPT-3.5的能力。这个模型可以在许多情况下替代Gpt-3.5，比如摘要、改写、分类等。…
Leave a Comment概率是计算机科学的基础要素之一一些训练营可能会对这个主题过一下，然而，它对于你的计算机科学知识来说是不可缺少的
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