
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
问题回答任务返回给定问题的答案。有两种常见的问题回答形式:本指南将向您展示如何对 SQuAD 数据集上的 DistilBERT 进行微调,以便进行提取问题回答。有关其他形式的问题回答及其相关模型、数据集和指标的更多信息,请参见问题回答任务页。从 Datasets 库加载 SQUAD 数据集:然后看一个例子:答案字段是一个字典,包含答案的起始位置和答案的文本。加载 DistilBERT 标记器以处理
近日,中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书(2023版)》。白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。

在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的发展日新月异,它们在多种任务中展现出了卓越的性能。然而,尽管LLMs在处理问题时表现出色,但它们仍然受限于模型内部知识的存储和更新。为了解决这一问题,研究者们提出了检索增强型大型语言模型(Retrieval-Augmented Large Language Models, LLMs),该模型通过结合外部知识库中的非参数知识,有效提升了问题回答的准确性。但是

使用 AutoClass 加载预训练的实例由于有这么多不同的 Transformer 体系结构,为您的 checkpoint 创建一个 Transformer 体系结构是一项挑战。作为 Transformers core 哲学的一部分,AutoClass 可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构,从而使库容易、简单和灵活地使用。来自 pretrained method 的他可以让你
人工智能到底是什么?通常来说,人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
AI大模型作为智能时代的关键生产力,正推动各行业智能化升级,是实现高质量发展、建设现代化经济体系的重要支撑。在AI大模型赋能下,传统产业焕发新的生机,新兴产业加速崛起,为经济社会注入源源不断的创新活力。未来,AI大模型产业化的道路依然任重道远,亟需产学研用各界携手,加强顶层设计和资源统筹,打通技术创新和场景应用的链条,以高质量的大模型突破引领高质量发展,以智能化为中国式现代化建设提供强大科技支撑。

提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色,对用户的回答更加专业对口。

在运行 XGBoost 之前,我们必须设置三种类型的参数: 通用参数、提升参数和任务参数。本文提供了对XGB模型的全部参数的介绍,用于指导对参数的选择
近日,中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书(2023版)》。白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。

AI大模型作为智能时代的关键生产力,正推动各行业智能化升级,是实现高质量发展、建设现代化经济体系的重要支撑。在AI大模型赋能下,传统产业焕发新的生机,新兴产业加速崛起,为经济社会注入源源不断的创新活力。未来,AI大模型产业化的道路依然任重道远,亟需产学研用各界携手,加强顶层设计和资源统筹,打通技术创新和场景应用的链条,以高质量的大模型突破引领高质量发展,以智能化为中国式现代化建设提供强大科技支撑。
