AI
HuggingFace 的模型和数据操作
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HuggingFace 通过提供共享模型 model、数据集 dataset、在线托管 space 等服务,为 AI 研究人员和开发者提供了一个完整的生态。本篇文章将介绍如何使用 HuggingFace 的模型和数据集。 1. 模型操作与使用 1.1 自定义存储目录 1 export HF_HOME=/Volumes/Data/HuggingFace 否则默认在 ~/.cache/huggingface 目录下。 1.2 模型的下载 第一种方法,页面上

Transformer 学习笔记
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1. 为什么是 Transformer 全连接的自注意 以往的 RNN 模型,每个单词只能和邻近的单词产生联系,而 Transformer 模型中的 Attention 机制,单词可以和任意位置的单词产生联系,这样就可以捕捉到全局的上下文信息。 没有梯度消失问题 RNN 作用在同一个权值矩阵上,使得其最大的特征值小于 1 时,就会出现

影响使用大模型的技术因素
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1. 大模型到底是什么 先请两位大模型回答一下这个问题,看看他们的回答是什么。 Claude 说,大模型本质上是语言知识的概率表达,通过统计学习对语言各层次规律建模,表征语言生成的先验分布,从而具备语言预测生成能力。 ChatGPT 说,大模型本质是深度神经网络通过大量参数和

AI 基础知识点
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1. 关键字 机器学习(ML) 从数据中自动获取知识的技术 神经网络(NN) 模仿生物神经网络结构和学习机制的模型,是机器学习的分支之一 神经网络的结构包括,输入层、隐藏层、输出层 深度神经网络(DNN) 隐含层常常大于 2 层 DNN 的出众表现源于它使用统计学方法从

使用 OpenAI 和 Langchain 通过对话直接调用函数
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1. 大模型与 Langchain 很多人可能没有机会训练、甚至微调大模型,但对大模型的使用却是未来趋势。那么,我们应该如何拥抱这一变化呢?答案就是 Langchain。 大模型提供的是一种泛而通用的基础能力,目前,我看到的有两种主要落地方式: 基于生成能力的 AIGC,