摘要：
起源 RAG起源于2020年Facebook的一篇论文：“Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”。这项技术最初是为了解决知识密集型自然语言处理任务而提出的。定义RAG，全称Retrieval-Augmente 阅读全文
posted @ 2024-06-04 07:46
JackYang
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摘要：
GP的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是其核心组件之一，它为模型提供了理解和处理文本序列中单词间依赖关系的能力。以下是对GPT-3中自注意力机制的详细分析：1. 背景与目的GPT-3是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，旨在通过大量无监督文本数据学习语 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:19
JackYang
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摘要：
在GPT（尤其是GPT-3及其后续版本）中，正弦和余弦函数在位置编码中起到了至关重要的作用，使得模型能够捕捉长距离依赖关系。以下是关于正弦和余弦函数在GPT中应用的详细解释：位置编码的引入：GPT等Transformer模型在处理序列数据时，由于自注意力机制（Self-Attention）的固有特性 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:15
JackYang
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摘要：
在GPT-3中，正弦和余弦函数在位置编码中起到了关键的作用。以下是关于正弦和余弦函数在GPT-3中作用的详细解释：1. 位置信息的编码GPT-3的Transformer架构本身并不包含输入序列中单词的顺序信息。为了弥补这一缺陷，GPT-3采用了位置编码的方式。作者将Token的位置（标量i，取值范围 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:13
JackYang
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摘要：
在GPT-3中，正弦和余弦函数通过其周期性特性以及多个频率的组合，使得位置编码具有周期性且频率不同，从而能够有效地捕捉长距离依赖关系。具体来说，每个位置编码都由一系列的正弦和余弦函数生成，这些函数的频率是随着位置的不同而变化的。由于正弦和余弦函数的周期性，即使两个单词在序列中的距离很远，它们的位置编 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:12
JackYang
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三角形具有稳定性的原因主要基于其几何结构和力学原理。以下是详细解释：不可变形性：三角形是一个由三条线段首尾相连构成的封闭图形。这种结构使得三角形在受到外力作用时，其形状和大小不易发生改变。换句话说，一旦三角形的三条边长度确定，其形状就是唯一且固定的，不会因外力作用而发生显著变形。力的分散与平衡：在力 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:04
JackYang
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摘要：
下面我为你详细列举并解释一下： 交通监控 车辆识别：通过摄像头捕捉到的交通图像，利用图像识别算法快速准确地识别出车辆的类型、颜色、牌照等信息，实现自动化的车辆管理。疲劳驾驶检测：通过对驾驶员的面部特征进行分析，判断驾驶员是否疲劳驾驶，及时提醒他们休息，减少交通事故的发生。交通违章监测：检测交通违章行 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:58
JackYang
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摘要：
定义 监督学习（Supervised Learning）监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式。在这种学习方式中，我们有一组带有标签（label）的训练数据，比如一组图片和对应的分类标签（如“猫”、“狗”等）。算法的任务就是学习如何从输入数据中提取特征，并根据这些特征来预测标签。常见的监督学习算法 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:52
JackYang
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摘要：
首先，我们来看看它们分别是什么：人工智能（AI）：AI是一种技术，它试图模拟、延伸和扩展人的智能。它涵盖了广泛的领域，比如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。简单来说，AI就是让计算机能够像人一样思考、学习和行动的技术。机器学习（ML）：ML是AI的一个重要分支，它专门研究计算机如 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:47
JackYang
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摘要：
网格搜索法（Grid Search）在以下情况下效果最佳：超参数空间相对较小：当需要优化的超参数数量较少，且每个超参数的取值范围或候选值数量不多时，网格搜索法能够穷举所有可能的参数组合，找到全局最优解或接近全局最优解的参数配置。超参数之间相互独立：当超参数之间没有明显的依赖关系时，网格搜索法可以独立 阅读全文
posted @ 2024-06-04 00:41
JackYang
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