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机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。...
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AI测试｜史上最全，细数AIGC在测试领域落地的困难点
一、引言&背景 自2022年由横空出世的ChatGPT引发的各类AIGC（Generative AI）爆发以来，人们对其在各个领域的应用潜力产生了极大的兴趣。在研发领域，各种研究已经证明了Github Copilot在研发效能提高上的积极作用。...
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AIGC之GPT-4：GPT-4的简介与详细攻略
AIGC之GPT-4：GPT-4的简介与详细攻略 简介 欢迎来到人工智能生成内容（AIGC）时代的新篇章！本篇博客将介绍GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）的核心原理、意义、亮点、技术点、缺点以及使...
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六个常用的聚类评价指标
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数 ...
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GPT成熟之路官方笔记 | OpenAI开发者日
ChatGPT产品打造的细节，现在OpenAI自己交了个底。 并且这波干货分享真是信息量满满，包括但不限于： ChatGPT背后的产品和研发团队如何协作 大模型应用如何从原型走向成熟 OpenAI如何优化大模型性能…… 以上信息，依然来自今年的新晋...
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比「让我们一步一步思考」这句咒语还管用，提示工程正在被改进
大型语言模型（LLM）已经是许多自然语言处理任务的强大工具，只要能给出正确的提示。然而，由于模型的敏感性，找到最优提示通常需要进行大量手动尝试和试错努力。此外，一旦将初始提示部署到生产环境中，可能会出现意想不到的边缘情况，需要更多轮的手动调整来进一步完善...
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LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的che
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件 —模型训练前置工作(参数解析+配置日志 →模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer →数...
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大模型之Bloom&LLAMA----Pre-Training(二次预训练)
0. 简介 随着chatgpt的爆火，最近也有很多大模型在不断地出现，比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说，更加具有发展前景，因为其是完全可商用，并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着h...
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LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架 的简介、安装、案例实战应用之详细攻略 导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的...
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【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)
Active Code Learning: Benchmarking Sample-Efficient Training of Code Models 写在最前面 论文名片 先验知识的补充 主动学习 采样函数 benchmark基准和base...
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历数5年89篇研究，这篇综述告诉我们深度学习中的代码数据增强怎么样了
当今深度学习以及大模型的飞速发展，带来了对创新技术的不断追求。在这一进程中，代码数据增强技术显现出其不可忽视的价值。 最近，由蒙纳士大学、新加坡管理大学、华为诺亚方舟实验室、北京航空航天大学以及澳大利亚国立大学联合进行的对近 5 年的 89 篇相关研究调...
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聊一聊高精地图的数据问题，无图感知还有哪些坑要踩？
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 在自动驾驶领域，高精地图在定位、规划和避碰等方面发挥着至关重要的作用，实现行车安全和高质量路线预测。然而高精地图的构建都是昂贵、复杂的，而且专业性很强，无论是在硬件组成还是软件及其所使用的算法方面。...
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AIGC繁花，绽放在精耕的算力土壤之上
2023年的春天，称得上一句AI之春。大模型成为技术力量新的爆发点，生成式AI（AIGC）应用风起云涌。 产业界争先恐后训大模型之际，广大用户最大的困惑是——发布了，但就是玩不到啊！ OpenAI有地域限制且不去说它，各种国产大模型也很...
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最新！基于视觉方案的车辆速度、距离估计综述
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 论文名称：Vision-based Vehicle Speed Estimation: A Survey 导读 在精确检测车速车距的方案中，视觉方案是非常具有挑战性的，但由于没有昂贵的距离传感器而大幅...
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中科大联合封神榜团队发布中文医疗领域大模型ChiMed-GPT
中科大和 IDEA 研究院封神榜团队合作开发了一款名为 ChiMed-GPT 的中文医疗领域大语言模型（LLM）。该模型基于封神榜团队的 Ziya2-13B 模型构建，拥有130亿个参数，并通过全方位的预训练、监督微调和人类反馈强化学习来满足医疗文本处理的...
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基于LLaMA却改张量名，李开复公司大模型引争议，官方回应来了
前段时间，开源大模型领域迎来了一个新的模型 —— 上下文窗口大小突破 200k，能一次处理 40 万汉字的「Yi」。 这个大模型由创新工场董事长兼 CE0 李开复创立的大模型公司「零一万物」构建，包括了 Yi-6B 和 Yi-34B 两个版本。 根据 H...
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自动代码Copilot背后的模型
文章目录 1.引入 2.评估框架 3.评估数据集 4.模型方法 5.实验结果 6.总结 7.参考 之前，我已经介绍过Github发布的自动代码Copilot的使用方法，感兴趣的可以看这篇文章：Copilot要收费了？ 今天主要介绍一...
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解锁 PaddleOCR 的超能力
光学字符识别（OCR）是一项强大的技术，使机器能够从图像或扫描文档中识别和提取文本。OCR 在各个领域都有应用，包括文件数字化、从图像中提取文本以及基于文本的数据分析。在本文中，我们将探讨如何使用 PaddleOCR，一款基于深度学习的先进OCR工具包，...
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【人工智能】ChatGTP从入门到精通
当谈论自然语言处理和文本生成技术时，Chat GPT 是一个备受瞩目的话题。作为一种基于深度学习的语言模型，Chat GPT 在近几年里已经展现出了惊人的能力，可以生成几乎无法区分与人类写作的文本，并在自然语言处理领域的各种任务中都表现出色。Chat GP...
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LLM - LLaMA-2 获取文本向量并计算 Cos 相似度
目录 一.引言 二.获取文本向量 1.hidden_states 与 last_hidden_states ◆ hidden_states ◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2 获取 hidden_states ◆...
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强化学习与多任务推荐
一、短视频推荐两阶段约束强化学习算法 首先介绍的一项快手自研的 WWW 2023 Research Track 工作，主要解决短视频推荐场景下的带约束多目标优化问题。 在短视频推荐单列场景中，用户通过上下滑形式和系统进行交互，观看多个视频。用户对每个...
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AI视野：xAI首个大模型Grok炸场;李开复官宣开源大模型Yi-34B;ChatGPT原型Gizmo新功能曝光;百度网盘引入大模型智能助理
????大模型动态 李开复官宣全球最强开源大模型Yi-34B 一次可处理40万汉字 零一万物发布全球最强的开源大模型Yi-34B，具备超强的语言理解和处理能力，支持处理40万汉字，在中文指标上表现卓越，标志着中国在大模型领域的重大突破。 项目地址:htt...
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给大模型评分的基准靠谱吗？Anthropic来了次大评估
现阶段，大多数围绕人工智能 （AI）对社会影响的讨论可归结为 AI 系统的某些属性，例如真实性、公平性、滥用的可能性等。但现在面临的问题是，许多研究人员并没有完全意识到建立稳健可靠的模型评估是多么困难。当今许多现有的评估套件在各个方面的表现都很有限。 A...
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Nuscenes最新SOTA | DynamicBEV超越PETRv2/BEVDepth！
1. 论文信息 2. 引言 这篇论文介绍了一种新的3D object detection方法，这对于自动驾驶、机器人技术和监控等应用至关重要。传统的3D object detection方法使用鸟瞰视角（BEV）方法，将3D场景简化为2D表示。然而，常...
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AI玩推理桌游一眼识破骗局！清华通院联合推出心智理论新框架，六个指标评估表现均明显优于思维链
清华自动化系团队联合北京通用人工智能研究院，让几个AI智能体玩起了桌游！ 游戏名叫阿瓦隆，是一个策略性的社交推理游戏，玩家被隐秘地分为“正义”与“邪恶”两派，通过任务投票、互相猜测与欺骗来完成或阻止任务，最终确定胜负。 为了能让AI智能体成功识别并应...
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世界模型和DriveGPT这类大模型到底能给自动驾驶带来什么？
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 大模型今年爆火，很多领域上的应用如雨后春笋般涌现，很多优秀的工作出现，主要集中在数据生成和场景分析表述两部分，重点解决自动驾驶的长尾分布问题和场景识别。今天自动驾驶之心带大家梳理下自动驾驶行业上的大模...
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在视觉提示中加入「标记」，微软等让GPT-4V看的更准、分的更细
最近一段时间，我们见证了大型语言模型（LLM）的显著进步。特别是，生成式预训练 Transformer 或 GPT 的发布引领了业界和学术界的多项突破。自 GPT-4发布以来，大型多模态模型 (LMM 引起了研究界越来越多的兴趣，许多工作致力于构建多模态...
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评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J
随着生成式人工智能技术的快速发展，确保大模型与人类价值（意图）对齐（Alignment）已经成为行业的重要挑战。 虽然模型的对齐至关重要，但目前的评估方法往往存在局限性，这也让开发者往往困惑：大模型对齐程度如何？这不仅制约了对齐技术的进一步发展，也引发了...