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  • Fine-tuning

    沒問清楚—prompt 缺乏背景知識(shí)—rag 能力不足—fine-tuning 自己描述一遍微調(diào)過程 選取蒸餾過后的模型,qwen2-0.5b/...

  • w2v反向傳導(dǎo)例子

    雅可比矩陣推導(dǎo)練習(xí)題(Word2Vec負(fù)采樣損失) 題目條件 設(shè)詞向量維度 ,Skip-gram 模型中: 中心詞向量 (上下文向量等于中心詞向...

  • Prompt

    基本原理:文本轉(zhuǎn)換成一系列詞向量 作用: 提升答案質(zhì)量 縮短交互時(shí)間,提高效率 減少誤解,提高溝通順暢度 通用模型 需要顯示引導(dǎo)推理,CoT 提...

  • 大模型應(yīng)用-概念

    prompt:提示詞工程從用戶角度來說,我認(rèn)為提示詞不是很重要,只要自己的表述清晰就可以了但是從工程角度來說,理解學(xué)習(xí)挺重要的,需要改寫用戶提示...

  • Cursor Pro 使用經(jīng)驗(yàn)

    從7月到11月使用cursor pro,把零碎的輸出讓AI整理了一遍 核心觀點(diǎn) 工作空間更高效:可合并多倉(cāng)、聯(lián)動(dòng)改代碼。比如說我有個(gè)產(chǎn)品文檔,a...

  • 25年5-12月轉(zhuǎn)后臺(tái)知識(shí)大盤點(diǎn)

    這半年學(xué)習(xí)太多知識(shí),導(dǎo)致身體和腦子承受不了,現(xiàn)在要從采集到冶煉/鍛造 停止學(xué)習(xí)新知識(shí) 為學(xué)日益,為道日損,就是說學(xué)到一定程度,需要內(nèi)化一部分再刪...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)算法

    KNN K鄰近 KNN 的原理就是,對(duì)于一個(gè)猶豫不決的選擇,我們先參考周圍最近的一些已經(jīng)做出的選擇,然后再做出相似的決定,你也可以記成:“近朱者...

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    設(shè)計(jì)模式之美總結(jié)

    這門課算是看完了,但是還是比較教條的理解,很多概念很難用上,先記錄一下 代碼評(píng)判標(biāo)準(zhǔn) 易維護(hù)、易讀、易擴(kuò)展、靈活、簡(jiǎn)潔、可復(fù)用、可測(cè)試七個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可...

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    一、WebRTC

    瀏覽器API MediaStream[https://www.html5rocks.com/en/tutorials/webrtc/basics...

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學(xué)習(xí)機(jī)器
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