大模型 - 机器学习
机器学习相关信息： 关系/概念 描述 机器学习与AI AI的一个子集 机器学习与深度学习 深度学习是子领域 机器学习与神经网络 使用神经网络模型 机器学习与向量数据库 增强相似性搜索能力 监督式学习原理 从标签数据中学习 ...
大模型服务平台百炼、DashScope灵积模型服务与PAI平台的主要应用场景有什么区别？
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除了大模型，还有哪些机器学习模型适合创作使用？
在创作领域，机器学习模型提供了一种强大的工具，可以帮助艺术家、设计师、音乐家和其他创作者在各种项目中实现创新。除了大模型，还有许多其他类型的机器学习模型适合创作使用，这些模型在不同的应用场景和任务中有各自的优势。以下是一些常见的机器学习模型： 生成对抗网络（GANs）：GANs 通过竞...
【大模型】大语言模型训练数据中的偏差概念及其可能的影响？
大语言模型训练数据中的偏差概念 在大语言模型的训练数据中，偏差指的是数据集中的不平衡或不完整性，导致模型学习到的知识和模式存在偏向性。这种偏差可能来自于数据采集的方式、数据样本的选择以及数据本身的特点等因素。偏差可能会导致模型在某些方面学习到错误的知识或表现出不公平或不准确的行为，影响模型的性能和可靠性。 数据采集偏差 数据采集偏差是指在构建训练数据集时，数据的采集方式或来源导致了数据的不...
大模型服务平台百炼之模型训练与调优实践分享|快来围观~
2024年1月，在知乎课堂直播间中，阿里云-飞天实验室-技术负责人麒汀分享了大模型服务平台中模型训练与调优的实践分享。在直播中分别从三个方面介绍了模型训练： 1.构建一站式全链路模型训练的背景和现状 2.大模型训练基本理念与方法 3.大模型训练全过程和badcase分享 下面我们通过观看下方视频进一步探索模型训练里面的奥秘吧~ ...
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 0.前言大模型发展史 早期阶段（1950s~1980s） 在1950年代初期，人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而，由于当时的计算机处理能力非常有限，很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展，自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进...
大模型开发：你如何确定使用哪种机器学习算法？
在开发大型机器学习模型时，确定使用哪种算法是一项关键任务，通常涉及多个步骤和考虑因素。以下是一些指导原则和流程，可以帮助您决定选择哪种机器学习算法最为合适： 问题定义： 问题类型：明确问题是回归问题（预测数值）、分类问题（预测离散类别）、聚类问题...
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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