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1.概述. 高斯混合模型给出了一些点被分配到每个簇（Cluster）的概率，给出这些点的概率分布有何用呢？. 它表征了算法对结果的把握程度。. 如何理解呢，训练后的模型输出不再是一个具体值，不再是唯一决策函数y＝f(x)作用后的唯一值，而是一系列概率值。. 举 ...
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将人类先验嵌入到模型结构设计 例如，基于图像任务的平移不变性的卷积假设设计的CNN，或者基于语言的递归性质的递归假设设计的RNN。 对于先验知识，可以凭借经验做网络结构设计无疑是相对高效的，但太多复杂经验的注入，一来不够“优雅”，二来如果经验有误，设计的结构可能就失效了。
2024年3月16日 · 1、LocalGPT和Dify提供了在消费级硬件上或自有服务器上运行 大型语言模型 的能力，这些模型支持与ggml格式兼容的多种模型家族，且不需要GPU，这为想要在本地部署AI模型的用户提供了便利. 2、有如chatglm3+one-api+fastGPT这样的组合，可以在Linux环境下使用CPU进行离线 ...
对于小模型，或者帧率要求不高的，可能用CPU就够了，不过一般需要做点优化（剪枝、量化、SIMD、汇编、Winograd等） 顺带一提，在手机上部署深度学习模型也可以归在此列，只不过硬件没得选，用户用什么手机你就得部署在什么手机上23333。
2024年1月16日 · 复杂的模型产业链，一步步做起 众所周知，大模型是一个复杂的产业链。而行业对此的共识是：共同创造，才能产生真正的社会价值。那么，要做到这一点，首先要让大模型本身的能力足够强。第一步，模型够强 在这一方面，智谱AI从未停下过自己的脚步。
2021年6月4日 · 什么是领域模型？. 首先我们来看什么是领域模型。. 领域模型定义了领域内的关键的概念以及这些概念之间的关系。. 为什么要强调“领域内”？. 是因为模型（或者说概念）只在它所处问题空间中才有意义。. 这分为两种情况：. 1）一个概念只在某个特定领域有 ...
为此，新加坡科技研究局人工智能高级研究员黄佳老师总结自己在NLP 预训练大模型应用领域的经验，编写了《GPT图解大模型是怎样构建的》一书。 旨在帮助程序员理解GPT大模型的发展和应用、在AI浪潮中抓住机遇并构建自己的大模型，以及利用ChatGPT API开发出令人惊叹的应用产品。
数学模型就是把具体问题抽象化，剔除一些不重要的影响因素，最终能形成一个评价或评判的公式，并对今后的某些情况进行预测，当然预测的准不准和模型的建立有很大的关系，同一个问题从不同角度从手，就会形成不同的公式，代入一些数据后就会有不同的结论。
2014年7月3日 · 这里提到的双重差分模型是群体因果效应估计的一个重要方法，用于协助我们找到干预价值高的群体（并进行后续定向干预）。 1 定义 在正式介绍双重差分的概念前，需要引入几个相关名词辅助理解。
