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对高手来讲,数据在手上就像玩具。
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调大模型有点像做饭
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现在很多模型是去打榜,然后提升估值,进一步融资的。
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大模型时代的ai一如既往地“深不可测”,学术界满足于那些假大空的论文和制造专有名词,工业界绝不肯把自己任何一点一滴辛苦得来的经验干货予以分享,不过等到哪一天,应该不远,当有越来越多的乐于分享的人,愿意把这个行业的干货分享给大众的时候,当这层窗户纸被捅破的时候,这个行业也就没有什么秘密了。
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ai让语言变得越来越不重要了。
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目前ai工程师最重要的是工程能力。
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人在45岁以后应该是享受工作,否则就是失败。
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神经网络说起来呢,神秘莫测。人还没有搞清楚人脑的结构,神经的网络运作的原理。我们智能基于神经网络这个大模型怎么去理解呢,也不用把他想的太神秘,本质上呢,还是基于统计学的。他学完了所有能学到的材料和意见,当然根据统计学的原理,这里面毫无疑问很显然正确的知识占了绝大多数,所以在绝大多数时候他都可以正确。但是你不要相信,几十条数据给他训几万遍,他就能够有泛化能力,不会的他只会因为这个的权重大,然后凡遇到类似的数据都会按照你训练的数据来机械判断,从而造成大幅度的误判。所以也不要相信小参数的模型,在经过了大量的数据的训练后,能够有任何的泛化能力,他只能够不离合这些数据,除此之外他做不了任何事情了。要算力就牺牲精度,要精度就投入算力。
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凡事没有捷径,但是有简单之道。凡事没有最终解,但是有最优解。
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大模型时代,更需要有黑客精神的工程师。
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工程师的本质是解决问题的人
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我们这个社会主要还是由生理或者动物性所驱动的。
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腐败。。。
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心无杂念。
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有功必奖,有过必罚。
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做个业务,花了三年才懂,这是咋整的?
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绝大多数事情并无绝对对错。
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牢靠一点的工程师在哪里?给我来一把。
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写过了最难的程序,再写不写都无所谓了,解决了最难的问题,再解不解决都无所谓了。
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