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深度学习中的模型蒸馏是什么？
深度学习中的模型蒸馏是一种简化大型复杂模型（通常称为“教师”模型）为更小、更高效版本（称为“学生”模型）的技术，而不会显著降低其性能。其主要思想是将教师模型学习到的知识转移给学生模型，从而使其能够以较低的计算开销和更快的推理时间进行预测。这
LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环
深度学习框架是什么？
“深度学习框架是一个软件库或工具，提供给开发者创建、训练和部署深度学习模型所需的基本构建模块。这些框架通过提供预构建的组件，如层、优化器和训练例程，简化了开发复杂神经网络的过程。通过抽象出许多底层复杂性，这些工具使开发者能够专注于设计模型和