人工智能

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H100 集群指的是基于 NVIDIA Hopper 架构的 H100 GPU 所组成的计算集群。这种集群是为了解决大规模人工智能模型（如 GPT、BERT、DALL·E 等）训练和推理过程中的高计算

在现代深度学习领域，尤其是大规模语言模型的研究中，Mixture-of-Experts（简称 MoE）是一种高效的模型架构设计。其核心思想是通过一组独立的“专家”（子模型）来协同完成任务，并根据输入数

1. FastYolo 模型的基本概念 FastYolo 是一种基于 YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，旨在在保证高准确率的同时，显著提升推理速度。它通过优化模型架构

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在机器学习领域中，过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）是两个关键但相互对立的现象。理解这两种现象有助于构建更高效、更泛化的模型。下面我们将从理论、实际案例及代码示例等多

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词袋模型（Bag of Words，简称 BoW）是自然语言处理（NLP）和文本挖掘领域中的一种经典技术。它的核心思想是将一段文本转化为一个向量，向量的每个维度代表一个词汇，向量的值则是该词汇在文本中

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在现代信息检索与人工智能领域，向量搜索和基于关键词的搜索是两种常见且重要的技术。两者各有适用场景，并在不同的需求下展示了不同的优势与限制。 向量搜索的概念与原理 向量搜索是一种基于向量空间的检索方法，

深入理解 RAG 应用中的数据召回率及其应用 数据召回率是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中一个至关重要的性能指标，它衡量模型在检索阶段中成功找到相关数据的

在当今的大数据时代，非结构化数据正以指数级的速度增长，包括文本、图像、音频和视频等形式。要在这些数据中进行快速高效的搜索和管理，传统的关系型数据库往往显得力不从心。这种背景下，Milvus 作为一款专

笔者在学习 BERT 架构技术时，看到书中提到了 BERT 没有采用原始 Transformer 中的正弦-余弦位置编码，但是没讲原因。 于是笔者到网上查了一番资料进行了学习。 在机器学习和深度学习的

在大语言模型（如 GPT）中，单词嵌入（Word Embeddings）是一个极为重要的概念。它不仅是语言模型理解自然语言的基础，也是模型捕获语义关系的关键环节。通过单词嵌入，模型能够将离散的单词表示

2024年接近尾声，在 AI 圈子又传出一条热点新闻： 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2412.17799 论文提到，ASAL 利用视觉语言基础模型（如CLIP）来评估模拟结

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今天笔者在研读大语言模型的技术书籍时，学习了掩码语言建模这个章节，和大家分享一些我的理解。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transf

最近笔者在研读大语言模型的技术书籍时，遇到了 BERT 的 NSP 这个概念，对其做了一番研究，把我学习的成果以文章的形式梳理出来。 BERT（Bidirectional Encoder Repres