模型修剪是一种用于通过删除被认为不太重要或冗余的某些参数 (权重或神经元) 来减小神经网络大小的技术。这通常是在模型经过训练后完成的，有助于降低模型的复杂性并提高推理速度，而不会显着影响其性能。
修剪的工作原理是在训练过程中识别具有小幅度的权重或具有低活性的神经元，并将其删除。这个过程可以迭代地完成，每个步骤进一步减小网络大小。
在资源有限的设备 (如移动电话或嵌入式系统) 上部署神经网络时，修剪模型特别有用。
神经网络中的dropout是什么？
继续阅读
什么是自主AI代理？
自治人工智能代理是旨在独立执行任务或做出决策的软件程序，无需人类干预。这些代理利用算法、数据和机器学习技术来解读其环境，分析信息，并根据目标采取行动。自治的核心特征在于，这些代理能够独立运作，从经验中学习并适应新信息，使其在各种应用中变得有
多模态AI如何在语言翻译中使用？
多模态人工智能数据集成涉及将来自多个数据源或模式的信息（如文本、图像、音频和视频）结合在一起，以创建一个统一的表示。实现这一目标的关键技术通常包括特征提取、对齐和融合。每一种技术在处理和整合多样化的数据类型中都发挥着至关重要的作用，从而使得
您如何在大型语言模型的保护措施中平衡定制化和安全性？
监控LLM护栏的意外后果涉及对模型输出的持续评估，以识别任何不利影响，例如过度审查，偏见强化或抑制合法内容。开发人员使用自动化工具和人工监督来审查模型的行为，并确定护栏可能过于严格或无效的实例。
一种常见的方法是分析用户投诉或报告问题的输