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强化学习中的情景任务是什么?
无模型和基于模型是强化学习 (RL) 中的两类方法。 -无模型方法不需要代理具有环境过渡动力学的任何显式知识 (即,从一种状态移动到另一种状态的概率)。这些方法仅从经验中学习,观察行为产生的回报和状态。无模型方法的常见示例包括Q学习,SA
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训练一个大型语言模型需要多长时间?
是的,llm可以在边缘设备上运行,但它们需要优化以满足有限的计算资源和存储的约束。模型量化、修剪和知识提取等技术显著降低了llm的规模和复杂性,使其适合边缘部署。例如,BERT的精简版可以在移动或物联网设备上执行自然语言任务。 Tenso
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可解释性和解释性之间有什么区别?
可解释AI (XAI) 通过提供透明度和对这些模型如何做出决策的见解,在解决AI系统中的偏见方面发挥着至关重要的作用。通过使AI算法更具可解释性,XAI可以帮助开发人员和利益相关者了解影响模型结果的因素。这种理解对于识别和减轻数据或算法本身
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