FAQ
n-grams是什么，它们在自然语言处理（NLP）中是如何使用的？

n-grams是什么，它们在自然语言处理（NLP）中是如何使用的？

通过优化模型培训，减少资源消耗和采用环保实践，可以使NLP更具可持续性。诸如模型修剪，知识提炼和量化之类的技术可以减少模型的大小和计算要求，而不会显着降低性能。还正在开发稀疏转换器和有效的注意力机制，以更有效地资源处理长序列。

在较小的数据集上迁移学习和微调预训练模型减少了从头开始大量训练的需要。利用联合学习最大限度地减少了数据移动，降低了与集中式培训相关的能源成本。此外，研究人员正在探索低资源的训练方法，例如参数有效的微调和自适应采样。

使用由可再生能源驱动的绿色数据中心可显著降低运行NLP工作负载对环境的影响。透明的能源消耗和碳排放报告有助于提高认识，推动集体努力实现可持续发展。通过将技术创新与环保实践相结合，NLP可以继续前进，同时最大限度地减少其生态足迹。

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什么是自动化机器学习（AutoML）？

AutoML（自动机器学习）是一套旨在简化机器学习过程的技术和工具，使开发人员和数据科学家能够更容易地使用。AutoML的目标是自动化机器学习流程中的关键步骤，这些步骤通常包括数据预处理、模型选择、特征工程、超参数调优和性能评估。通过使用A

你如何设计无服务器工作流？

设计无服务器工作流涉及使用基于云的服务创建应用程序，而无需管理底层服务器基础设施。无服务器架构的核心由事件驱动的服务组成，这些服务对触发器作出响应并升级任务。典型组件包括无服务计算（FaaS），例如 AWS Lambda 或 Azure F

数据分析中的关键挑战是什么？

数据分析面临若干关键挑战，这些挑战可能影响从数据中获得洞察的有效性和效率。第一个显著挑战是数据质量。数据往往不完整、不准确或不一致。例如，如果开发人员在处理客户数据库时发现重要字段（如电子邮件地址或电话号码）缺失，这将妨碍准确分析客户行为。