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AutoML是如何自动化超参数调整的?
“AutoML通过使用系统地探索不同超参数组合的算法,自动化了超参数调优,以识别机器学习模型的最佳设置。超参数是指控制训练过程的设置,例如学习率、批量大小和正则化参数。与手动测试每个组合(这可能耗时且效率低下)相比,AutoML工具实现了网
组织如何收集用于预测分析的数据?
"组织通过多种方法收集用于预测分析的数据,这些方法主要涉及从不同来源收集相关数据,并确保其质量和可用性。第一步是确定做出明智预测所需的数据。这可能包括销售历史数据、客户行为、市场趋势或运营指标。组织通常从内部数据库如客户关系管理(CRM)系
在大型语言模型(LLMs)中,什么是提示工程?
降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数,减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如,基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。
量化降低了数值精度,例如使用8位整数而不是32位浮