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稀疏技术如何改善大型语言模型(LLMs)?
LLM的大小 (通常由参数的数量来衡量) 会显着影响其性能和功能。较大的模型通常具有更大的能力来捕获复杂的语言模式和细微差别。例如,与GPT-2等较小的模型相比,具有1750亿个参数的GPT-3可以生成详细且上下文准确的响应。 然而,更大
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在深度学习中,什么是变换器(transformers)?
深度学习中的变压器(Transformers)指的是一种神经网络架构,因其在处理序列数据时的广泛应用而受到欢迎,特别是在自然语言处理(NLP)任务中。变压器在2017年一篇题为《Attention is All You Need》的论文中首
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零-shot学习是如何解决领域适应挑战的?
推荐系统是基于各种算法和数据源向用户推荐产品、服务或内容的工具。推荐系统的主要类型包括协同过滤,基于内容的过滤和混合方法。这些方法中的每一种都有其优点、缺点和合适的用例。 协同过滤依赖于用户行为和偏好来做出推荐。这种方法可以分为两种关键类
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