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Gartner调查报告:企业人工智能应用现状及挑战
Gartner最新调查报告显示,企业人工智能应用正在迅速普及,但大多数企业面临着成熟流程和数据准备的挑战。报告指出,重视数据准备和生成式人工智能的企业将更好地应对人工智能项目的挑战。- 586
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LoRa微调语言模型:提高效率、降低成本的关键技巧
本文介绍了利用LoRa微调大型语言模型的关键技巧,包括模型选择、数据准备、微调、超参数调整、模型评估和模型部署,可帮助开发者提高模型性能、降低成本,在AI领域项目研发中脱颖而出。- 571
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深入探讨大型语言模型的训练、优化和部署
本文深入探讨了如何训练、优化和部署大型语言模型(LLMs),并探讨了与LLMs相关的挑战,如偏见问题、隐私顾虑和道德考虑。文章包括了训练LLMs的关键步骤,数据准备和预处理的详细讲解,以及解决NLP任务中的关键问题。- 491
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深度学习技术在图片风格分析领域的应用
本文介绍了如何使用Python和PyTorch框架,实现一个图片风格自动分析的模型,包括数据收集、预处理和增强的过程。同时讨论了深度学习技术在图片风格分析领域的应用。- 135
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RAG应用流程及关键步骤详解
本文详细介绍了RAG(检索增强生成)应用流程及关键步骤,包括数据准备阶段和应用阶段,以及数据提取、文本分割和向量化等关键步骤。了解RAG的基本原理和应用流程,助力大模型应用优化。- 674
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使用一维卷积神经网络进行时序数据分类任务
本文介绍了如何使用一维卷积神经网络对时序数据进行分类任务,并使用UCR/UEA archive的FordA数据集进行实验。讲解了数据的准备工作,包括加载和预处理,以及对数据进行reshape操作,最后给出了模型的输入形状和分类任务的输出层设置。- 477
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企业人工智能准备指数:只有14%的企业认为他们已经做好了部署和使用人工智能技术的准备
思科公司发布的人工智能准备指数显示,只有14%的企业认为他们已经做好了部署和使用人工智能技术的准备。调查结果显示企业在人工智能部署、策略制定、网络准备、数据准备和人才招聘方面面临挑战。- 491
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