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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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生成式AI探索和研究,场景落地。
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共289篇文章
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深度学习架构师手册——理解自编码器
自编码器是一种主要用于实现表示学习的模型。表示学习是一种深度学习任务,专注于生成紧凑且具有代表性的特征,用于表示任何单一数据样本,无论是图像、文本、音频、视频还是多模态数据。经过某种形式的表示学习后,
深度学习架构师手册——理解递归神经网络
递归神经网络(RNN)是一种神经网络,专门用于处理序列数据,并能够识别数据的顺序。序列数据可以是时间序列数据,也可以是没有时间成分的数据,如文本数据。这类神经网络的应用建立在数据本身的性质上。对于时间
LangChain——LangChain 与 LLM 基础知识
在一般社交媒体中,我们初步了解了 LLM 提示的强大功能,我们亲眼看到了不同提示技术对 LLM 输出结果的影响,特别是当这些技术巧妙结合时。构建优秀 LLM 应用程序的挑战,实际上在于如何有效地构建发
深度学习架构师手册——理解卷积神经网络(CNN)
MLP 结构是为了接受一维数据设计的,不能直接处理二维或更高维的数据,除非进行预处理。一维数据也称为表格数据,通常包括分类数据、数值数据,可能还包括文本数据。二维数据或更高维数据是某种形式的图像数据。
深度学习架构师手册——设计深度学习架构
在上一章中,我们详细了解了整个深度学习生命周期,并理解了如何从头到尾使一个深度学习项目成功。凭借这些知识,我们现在可以更深入地探讨深度学习模型的技术细节。在本章中,我们将深入探讨在行业中常用的深度学习
深度学习架构师手册——深度学习生命周期
在本章中,我们将探索深度学习生命周期的复杂性。与机器学习生命周期具有相似特征,深度学习生命周期既是一个框架,也是一个方法论,它将使深度学习项目的创意能够取得巨大成功,或者在合适的时候被完全废弃。我们将
AI Agents实战——智能体规划与反馈
本章内容包括: 为LLM进行规划并在智能体和助手中实现 通过自定义操作使用OpenAI Assistants平台 在LLM上实现/测试通用规划器 在高级模型中使用反馈机制 在构建智能系统中进行规划、推
AI Agents实战——智能体推理与评估
本章内容包括: 使用各种提示工程技术扩展大语言模型的功能 使用启用推理的大语言模型提示工程技术 采用评估提示缩小范围并识别未知问题的解决方案 在我们已经研究了定义智能体语义记忆组件的记忆与检索模式之后
AI Agents实战——通过提示流掌握代理提示
本章内容包括: 理解系统化的提示工程并设置您的第一个提示流程 制作有效的个人资料/角色提示 评估个人资料:评分标准和基础 大型语言模型个人资料的基础评估 比较提示:获得完美的个人资料 在本章中,我们深
AI Agents实战——理解代理的记忆和知识
本章内容包括: AI功能中的知识/记忆检索 使用LangChain构建检索增强生成工作流 Nexus中用于代理知识系统的检索增强生成 代理中的记忆检索模式 使用记忆和知识压缩改进增强检索系统 现在我们
AI Agents实战——构建和使用代理平台
本章内容: Nexus聊天和仪表盘界面,用于AI代理 Streamlit框架,用于构建智能仪表盘、原型和AI聊天应用 在Nexus中开发、测试和参与代理资料和角色 开发基础的Nexus代理 单独或在N
AI Agents实战——构建自治助手
本章内容: 用于机器人和AI应用的行为树 GPT助手游乐场和创建助手及动作 代理行为树的自治控制 通过代理行为树模拟对话式多代理系统 使用反向推理创建复杂系统的行为树 现在我们已经讨论了如何通过动作扩
AI Agents实战——赋能代理执行行动
本章内容包括: 代理如何通过行动在自身之外执行任务 定义和使用OpenAI函数 语义内核以及如何使用语义函数 协同使用语义函数和原生函数 使用语义内核实例化GPT接口 在本章中,我们将通过使用函数探索
AI Agents实战——探索多代理系统
本章内容包括: 使用AutoGen Studio构建多代理系统 构建一个简单的多代理系统 创建可以在群聊中协作工作的代理 使用CrewAI构建代理团队和多代理系统 扩展代理数量并使用CrewAI探索处
AI Agents实战——与GPT助手互动
本章内容: 介绍OpenAI GPT助手平台和ChatGPT界面 构建一个可以使用代码解释功能的GPT 通过自定义动作扩展助手功能 通过文件上传向GPT添加知识 将GPT商业化并发布到GPT商店 在探
AI Agents实战——驾驭大型语言模型的力量
本章内容包括: 理解大型语言模型(LLMs)的基础知识 连接并使用OpenAI API 使用LM Studio探索和使用开源LLM 通过提示工程(Prompt Engineering)进行LLM提示
AI Agents实战——agents及其世界简介
本章内容包括: 定义代理(Agent)的概念 区分代理的组成部分 分析代理时代的崛起:为什么是代理? 深入剖析AI界面 探索代理的生态系统 代理并不是机器学习和人工智能(AI)中的新概念。例如,在强化
深入探讨机器学习算法——机器学习算法
本章内容包括: 机器学习算法的类型 从零开始学习算法的重要性 贝叶斯推理和深度学习简介 从零开始实现机器学习算法的软件 算法是为完成特定任务而需要的步骤序列。算法接受输入,执行一系列操作,并生成所需的
机器学习系统设计——机器学习系统设计基础
本章内容概述: 什么是机器学习(ML)系统设计,为什么它如此难以定义,以及你可能在何时第一次接触到它。 我们认为谁将从阅读本书中受益,我们将提供哪些信息,以及本书的结构安排。 机器学习系统设计中有哪些
人工智能驱动的搜索(AI-Powered Search)——利用上下文学习领域特定语言
本章内容包括: 查询意图分类 查询意义消歧 从用户信号中识别关键术语 从用户信号中学习相关短语 从用户信号中学习拼写错误和替代术语变体 在第5章中,我们演示了如何生成和使用语义知识图谱(SKG),以及
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