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图像搜索是如何工作的?
斯坦福大学的深度学习课程,如CS231n (用于视觉识别的卷积神经网络) 和CS224n (具有深度学习的自然语言处理),因其全面的内容和专家指导而备受推崇。
这些课程提供了坚实的理论基础,涵盖了神经网络架构,优化技术和实际应用等基本主题
如何选择正确的向量数据库?
多模态信息将来自多种模态的数据 (如文本、图像、音频和视频) 组合在一起,以实现更丰富、更准确的人工智能应用。通过集成不同的数据类型,系统可以提供对上下文的更深入理解并改进决策。
例如,在多媒体搜索中,用户可以上传图像并键入文本查询以细化
大型语言模型如何在企业中进行扩展?
困惑度是用于评估LLM预测令牌序列的能力的度量。它量化了模型预测的不确定性,较低的值表示更好的性能。在数学上,困惑是分配给数据集中的令牌的平均负对数概率的指数。
例如,如果一个模型将高概率分配给测试集中的正确标记,它将具有较低的困惑度,反