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人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

说到近些年的火热名词,“人工智能”必须榜上有名。随着去年ChatGPT爆火出圈,“AI(Artificial Intelligence,人工智能)”屡次霸屏热搜榜,并被英国词典出版商柯林斯评为2023年的年度词。除了“人工智能”,我们还经常

开源的Gemma 模型:Google 的语言奇迹,让你用指令调优、低秩适应和 Switch Transformer 玩转小模型

语言是人类最重要的交流工具,也是人工智能领域最具挑战性的研究对象。如何让机器理解和生成自然语言,是人工智能的一个核心问题,也是人类智能的一个重要标志。近年来随着深度学习的发展,语言模型(Language Model,LM)作为一种基于神经网

补齐Transformer规划短板,田渊栋团队的Searchformer火了

最近几年,基于 Transformer 的架构在多种任务上都表现卓越,吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据,得到的大型语言模型(LLM)等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。尽管有如此成功,但基于 Transformer 的架构和 L

GPT-4正接管人类数据专家!先验知识让LLM大胆预测,准确率堪比传统方式

在数据科学中,AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而,许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上,数据科学家会求助于专家,利用他们的专业知识来填补空白,然而这一过程既耗时,却又不实用。如果AI可以接管专家的角色,又会如何