大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术。它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, data),未知参数(parameters)和潜变量(latent variables)。
Wishart分布在多元高斯的贝叶斯推断中非常重要。它通常作为正态分布的协方差矩阵的逆矩阵的共轭先验存在。这篇博客将详细讲述Wishart分布及其作用。
多元正态(高斯)分布分布是我们最常用的分布之一,这篇博客的主要内容来自Will Penny的文章的翻译。主要讲述关于多元正态分布的贝叶斯推导
网络爬虫需要解决的一个重要的问题就是要针对某些需要用户名和密码访问的页面可以模拟用户自动登录。在这一篇博客中我们将介绍如何使用Chrome浏览器自带的抓包工具分析页面并模拟用户自动登录
高斯分布是最常见的分布,也是数据挖掘和人工智能中相关统计学习方法所涉及到的最重要的分布之一。使用贝叶斯理论进行统计推断是目前最流行的推断方式。
抽取样本方差的分布可以帮助我们生成很多其他分布的样本,例如生成一元高斯分布的样本就是可以通过方差分布来产生。这篇博客将描述如何抽取样本方差的分布。
在统计学中,矩母函数是一个关于随机变量的实值函数,它可以替代密度函数来描述分布。也就是说,出了概率密度函数外,我们也可以通过矩母函数来描述分布。
在回归模型中加入交互项是一种非常常见的处理方式。它可以极大的拓展回归模型对变量之间的依赖的解释。本篇博客将简要介绍这个交互项。
深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。本篇文章翻译自Medium上一篇入门介绍。
在进行编程操作的时候,我们常常会遇到很多与编程无关的项目管理工作,如下载依赖、编译源码、单元测试、项目部署等操作。一般的,小型项目我们可以手动实现这些操作,然而大型项目这些工作则相对复杂。构建工具是帮助我们实现一系列项目管理、测试和部署操作的工具。本文将对Java构建工具做简单介绍。
2023年4月业界发布的重要20多个AI模型总结:OpenAssistant、Segment Anything Model、StableLM、AudioGPT等
OpenAI即将推出DALL·E Controls功能,可以更加精细化控制DALL·E图片生成的效果
检索增强生成(RAG)方法有哪些提升效果的手段:LangChain在RAG功能上的一些高级能力总结
Unifying Language Learning Paradigms——谷歌的一个模型打天下
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