Transformer模型设计之初，用于解决机器翻译问题，是完全基于注意力机制构建的编码器-解码器架构，编码器和解码器均由若干个具有相同结构的层叠加而成，每一层的参数不同。编码器主要负责将输入序列转化为一个定长的...
先分词，中文可以使用jieba分词。...
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏...
在本文中，我们讨论了随机森林模型的评估指标，如准确率、均方误差、精确率和召回率，并分析了这些评估指标在评价模型性能时的作用和局限性。通过示例分析，我们可以更深入地了解不同评估指标的应用场景和权衡关系，从而更好地评估随...
YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与YOLOv5及之前的版本不同，您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用YOLOv8，您只需安装Ultralytics，我将向您展示如何使用一个简单...
本文介绍了XorbitsInference，一个支持多种模型如LLM、语音识别和多模态的分布式推理框架，指导用户在Windows上通过WSL2安装Linux子系统、配置环境变量，以及如何在其Python环境中安装...
随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统（Chat）中展现智慧，还是在自主代理（Agent）中体现能力？...
AI技术的发展既带来了巨大的机遇，也提出了严峻的伦理挑战。构建可靠的AI隐私保护机制、确保AI算法的公正性和透明度以及管控深度伪造技术是我们应对这些挑战的关键步骤。只有通过多方努力，制定和实施科学有效的治理框架，才能...
每个人，都应该追寻自己心中的那颗北极星。_我看见的世界李飞飞...
采用CrossEntropyLoss损失函数和Adam优化器，并使用调度器动态调整学习率。CrossEntropyLoss损失函数常用于分类任务中，它能将预测的分类标签转换成概率，以对数的方式来预测错误程度。Lyy...