普通人也能理解的 Transformer

Tableau免费了
普通人也能理解的 Transformer 闪念基因 引言 如今爆火的大模型,GPT-3,BERT 等,通过大量的参数和数据,为我们提供了前所未有的自然语言处理能力,使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一,作为一种新的神经网络结构,使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系,从而大大提高了模型的性能。 本文将从通俗和学术两个角度,详细介绍大模型和注意力机制的基础知识。无论你是对人工智能感兴趣的初学者,还是寻求深入理解的开发者,都能在本文中找到你需要的内容。我们将从 RNN 开始,介绍其原理和局限性,然后介绍 LSTM 如何解决这些问题,接着我们将深入探讨注意力...

OpenAI 开发者大会速览:GPTs 和模型 API

OpenAI 开发者大会速览:GPTs 和模型 API
GPT-4 Turbo模型,128k上下文窗口、GPT商店、Agent工具、API提速降价、更多的API开放… 详细内容: 1. **GPT-4 Turbo模型**: - **能力**:比前一代GPT-4更强大。 - **知识更新**:知识覆盖到2023年4月的世界事件。 - **上下文窗口**:拥有128k的上下文窗口,能够处理相当于300多页文本的内容。 - **性能优化**:性能得到优化,价格降低,输入令牌价格降低3倍,输出令牌价格降低2倍。 2. **新的助手API(Assistants API)**: - **目的**:帮助开发者构建具有目标的辅助...

毕业论文 | 数据分析方法分类汇总

毕业论文 | 数据分析方法分类汇总
数据分析方法分类汇总 SPSSAU出品 · 必属精品 · 建议收藏 ↓↓↓↓↓↓↓↓ 在做数据分析时,经常会有这样的困扰:面对几种相似的方法,既不清楚它们各自的使用场景,也无法分清它们之间的差别,一念之差就可能选错方法。 如果你也有这样的困扰,建议按照下图找到对应的研究方法,理清不同方法的区别与使用场景,以便选出正确的方法进行分析。 今天将常用的数据分析方法进行一个分类汇总说明,整理如下图: SPSSAU 1、基本描述统计 基本描述统计分析包括 频数分析、描述分析、分类汇总 ;是对收集的数据进行基本的说明。 频数分析一般使用频数、百分比、饼图等形式进行描述。 描述分析常见的指标有平均值、...

大学生进——毕业论文选题与研究方法确定

一、确定研究主题 1 按学科专业进行高级检索 (1)在中国知网,进入 “高级检索” 页面,选择下方“学术论文”中的 “硕士论文” 。本科选题看硕士论文,硕士选题看硕博论文,选题时通常会参考比自己高一级的学术论文,但不可偏离自己所学专业/学科领域。 (2)按 “学科专业名称” 进行检索,输入自己的专业(比如统计学/财务管理/会计学等)。 (3)检索结果按 “被引量”或“下载量”进行排序 ,从上到下进行浏览,选择比较感兴趣的话题。如果觉得此时的结果看起来比较杂乱,还是没有头绪,进行下一步。 2 检索结果进行可视化分析 将检索结果进行可视化分析,在“导出与分析”处,选择全部检索结果分析,操作如下...

统计学派 18 种经典数据分析方法!

统计学派 18 种经典数据分析方法!
本文为你列举了统计学派中18种经典的数据分析法。 Part1 描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析: 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。 例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 离中趋势分析:离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来度量两个随机变量关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如,我们想知道两个教学班的语文成绩中,哪个班级内的成绩分布更分散...

15小时、几千元训完中文版LLaMA2!低成本方案全面开源,支持商用

15小时、几千元训完中文版LLaMA2!低成本方案全面开源,支持商用
训练大模型,几千块就能实现了! 现在, 15小时、几千块钱、85亿 token数据 ,即可训出中文LLaMA2。 综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。 方案 完全开源 ,包括全套训练流程、代码及权重。 而且 无商业限制 ,还可迁移应用到任意垂类领域和从头预训练大模型的低成本构建。 要知道,从头预训练大模型此前被戏称“要5000万美元才能入局”,让许多开发者和中小企业都望而却步。 这一回 Colossal-LLaMA-2 ,把大模型门槛打下来了。 ChatGPT正式联网,能给出答案出处[/caption] 同时开源团队还提供了一个完整的 评估体系框架ColossalEval ...

Midjourney-AI人物视图解析

Midjourney-AI人物视图解析
正文 有小伙伴在问视角的问题,没有办法控制人物的三视图。我去了解了一下,需要补一些摄影相关的知识,方便运用在Midjourney里面。 这里的摄影知识可以在某度上搜索,有大量的相关摄影知识。作为小白来说,需要了解摄影最基本的三个要素。如下: 一.摄影三要素 拍摄位置/拍摄角度/拍摄距离 0.1.拍摄位置(Position):某个场景的拍摄位置,分为正面(Front),背面(Back),侧面(Side)。 我们先来测试一下,用上面的拍摄位置+正面/背面/侧面 Front view:正面(前视图)/Back view背面(后视图)/Side view侧面(侧视图) 同样学过C4D的小伙伴应该不陌生...

AIGC数据分析流程

graph TD A[收集和准备数据]-->B[上传数据到AIGC平台] B-->C[请求AIGC进行数据探索] C-->D[执行探索性分析] D-->E[建模] E-->F[验证模型] F-->G[录用模型上线] G-->H[模型迭代和维护] 这里是利用AIGC进行数据分析的完整流程: 收集和准备数据 收集原始数据集合,处理缺失值和异常数据 确认数据探索的目标和问题 上传数据到AIGC平台 通过AIGC提供的API或界面上传数据 请求AIGC进行数据探索 绘制列分布图、热图进行视觉化分析 计算相关系数分析变量间关系 生成报告和可...

通用数据分析流程

通用数据分析流程
graph TD A[定义问题] --> B[数据采集和清洗] B --> C[探索性数据分析] C --> D[初步结论] D --> E[数据预处理和特征工程] E --> F[建模选择和训练] F --> G[模型评估和解释] G --> H[结果呈现和报告] subgraph 数据分析流程 C -->|数据可视化| C1[描述性统计] C -->|数据可视化| C2[可视化分析] D -->|观察和分析| D1[初...

ChatGPT 做定性研究的质量怎么样?用定量方法来研究下!附prompt

ChatGPT 做定性研究的质量怎么样?用定量方法来研究下!附prompt
ChatGPT 做定性研究的质量怎么样?用定量方法来研究下!附prompt 来源:[AIGC研究社] ChatGPT 作为语言模型,最擅长的就是文本的理解和处理。这正好是用户研究工作中定性研究所需要的技能。 相信很多人自己也使用过 ChatGPT 来对访谈材料进行总结,对主观题进行分类,但总结和分类的质量怎么样,跟人类比又如何,目前还很少看到响应的定量结论。 最近发现了一篇研究( https://measuringu.com/classification-agreement-between-ux-researchers-and-chatgpt/),作者对比了3 个人类研究员和 3 次 Chat...

探索性数据分析

探索性数据分析
探索性数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是数据分析中的一种非常重要的技术,它利用各种方法对数据集进行初步分析,以便对数据有一个直观的感受和基本的了解。 探索性数据分析是拿到原始数据后,通过技术手段帮助自己更好的理解数据、提取出「好特征」、建立初步模型的过程。 有2种方法来帮助我们理解陌生领域: graph TD A[理解陌生领域] --> B{选择方法} B -->|咨询业内人士| C[获取经验] B -->|研究数据| D[收集数据] D --> E[分析数据] E --&...

人类面对AI大军的最后堡垒 – 百度弱智吧

人类面对AI大军的最后堡垒 – 百度弱智吧
人类面对AI大军的最后堡垒 - 百度弱智吧 在人工智能领域一直有一个测试大语言模型能力的东西。 我们称为NLP任务集。 AI领域最强的GPT-4在面世之日,就将传统的NLP任务集按在地上摩擦。 要知道,像HellaSwag这种偏常识性的题目,人类的准确率也就95%。 作为人类这个物种的前列防线,被彻底踏破。 但是,人类文化中有一道最后的防线,不仅将什么通义千问、文心一言、Claude、bing之流按在地上爆杀,就连AI大军最强王者GPT-4,都久攻不下。 它就是人类最后的堡垒 - 弱智吧。 01.AI大战弱智吧 无敌如大模型,也有被干成智障的一天。 当人们对人工智能的快速发展感到恐慌和无助...

4.2 GPT的原理

4.2 GPT的原理
GPT的原理[一句话:大力出奇迹 ] 1.实质功能:自回归生成 单字生成:根据上文,生成下一个字。 把自己生成的字和原文组合成为上文,再生成下一个字。 输入大量的文本,人类的几千年文化沉淀。 对于同样的上文,生成概率分布。 实际上 ChatGPT 给出的结果长这样,也就是「所有字的概率分布」,「生成的下一个字」就是按照概率分布抽样得到的结果。 由于抽样结果具有随机性,所以 ChatGPT 的回答并不是每次都一样。 把问题和答案组成范例,然后再输入到模型里面。 2.泛化:预训练 自回归生成的过程可以让模型学习通用规律。 这是因为,当大量的各类文本输入后,问题和回答的通用规律的出现次数远高于某...

3.4 【实操3】数据分析

3.4 【实操3】数据分析
【实操3】数据分析 1.【实操】这是一个淘宝店铺的数据前五行,请帮我解释一下数据: 这是一个淘宝店铺的数据前五行,请帮我解释一下数据:统计日期 访客数 "人均浏览量(访问深度)" 跳失率 "无线端访客数" "无线端浏览量" "无线端人均浏览量" "无线端人均停留时长(秒)" "无线端商品详情页访客数" "无线端跳失率" "无线端商品详情页浏览量" 客单价 "无线端客单价" 下单金额 "无线端下单金额&qu...

成为专业数据科学家的完整路线图-我的数据之路

成为专业数据科学家的完整路线图-我的数据之路
来源: 成为专业数据科学家的完整路线图-我的数据之路 成为专业数据科学家的完整路线图 沙里夫 你对高薪职业感兴趣吗? 只需看看数据科学,它是人工智能的基础。 在当今世界,公司迫切需要熟练的数据科学家来做出更好的决策。这就是为什么我们整理了最快的路线图,以帮助您成为该领域的专业人士。 本路线图包括您开始成为专业数据科学家的所有必要资源。 在我们深入研究之前,让我们先讨论一下为什么数据科学如此重要。 决策现在基于数据,这意味着企业需要数据科学家做出更好的决策。这是一个高薪的职业,现在是跳入数据科学的最佳时机。 所以,让我们从路线图开始吧! 第1步:学习统计学 统计学是数据科学的基础,为分析和解释数...