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AI 基础

从零开始的 AI 与机器学习基础,先会用,再懂原理

共 12 篇文章

信息熵:抛三次硬币,看懂语言模型凭什么把文本压短

📍 你在这里 AI 基础 · 第 13 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 精读 So-Large-LM:大模型到底从哪一步开始变得不一样 · 下一篇 → 检索增强生成 RAG 本文性质:开源教程精读与导读,非原文转载。内容基于 Datawhale 社区开源教程整理,属于个人学习笔记。 原文来源:《大

精读 So-Large-LM:大模型到底从哪一步开始变得不一样

📍 你在这里 AI 基础 · 第 12 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 自然语言处理 · 下一篇 → 信息熵:抛三次硬币,看懂语言模型凭什么把文本压短 如果你已经读过本站的 人工智能简史 和 AI 是怎么工作的,脑子里大概有两件事,一是这条路走了七十年,二是大模型在做的事就是预测下一个词,无论外壳

Prompt 提示词要点

📍 你在这里 AI 基础 · 第 3 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 提示词工程 · 下一篇 → 免费大模型 API 收藏 提示词你可以理解为AI的“回答限定” 在AI领域,提示词工程(Prompt Engineering)是一门聚焦于设计、优化和测试输入给AI模型的提示词(Prompt) 的技术

自然语言处理

📍 你在这里 AI 基础 · 第 11 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 深度学习 · 下一篇 → 精读 So-Large-LM:大模型到底从哪一步开始变得不一样 第一章 NLP 导论 基本介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),是人工智能领域的一个重

深度学习

📍 你在这里 AI 基础 · 第 10 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 机器学习 · 下一篇 → 自然语言处理 第一章 深度学习概述 深度学习作为机器学习的一个分支,专注于使用多层神经网络(深度神经网络)来建模和解决问题。 人脑中有很多相互连接的神经元,当大脑处理信息时,这些神经元之间通过电信号和

机器学习

📍 你在这里 AI 基础 · 第 9 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 常见数学符号表 · 下一篇 → 深度学习 第一章 机器学习概述 基本介绍 机器学习主要研究计算机系统对于特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输

机器学习前篇:基础数学

📍 你在这里 AI 基础 · 第 7 篇 / 共 13 篇 ← 上一篇 Python 项目虚拟环境搭建 · 下一篇 → 常见数学符号表 高等数学 导数 导数的概念 导数(derivative)是微积分中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率(即函数在这一点的切线斜率)。导数的