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强化学习的历史

强化学习的历史

强化学习(Reinforcement Learning)是近年来十分火热的一种机器学习研究领域。随着DeepMind(谷歌旗下的研究机构)的AlphaGo在围棋界战胜人类之后,这类方法开始被人们广泛关注。但是,强化学习并不是突然出现,也不是DeepMind的首创,在很久之前,这种方法已经开始发展,但是近年来,随着AI相关的软硬件能力的提升,强化学习的实用价值也开始显现。本文不涉及强化学习本身的技术细节,仅仅记录这种方法的历史由来。

2022/09/10 15:19:274,215
#强化学习
提炼BERT——将BERT转成小模型(Distilling BERT — How to achieve BERT performance using Logistic Regression)

提炼BERT——将BERT转成小模型(Distilling BERT — How to achieve BERT performance using Logistic Regression)

BERT是很好的模型,但是它的参数太大,网络结构太复杂。在很多没有GPU的环境下都无法部署。本文讲的是如何利用BERT构造更好的小的逻辑回归模型来代替原始BERT模型,可以放入生产环境中,以节约资源。

2019/06/20 11:57:474,189
#BERT#深度学习
500+个优质的ChatGPT的Prompts(模板)

500+个优质的ChatGPT的Prompts(模板)

随着ChatGPT的火爆,Prompts概念开始被大家所熟知。早期类似如BERT模型的微调都是通过有监督学习的方式进行。但是随着模型越来越大,冻结大部分参数,根据下游任务做微调对模型的影响越来越小。大家开始发现,让下游任务适应预训练模型的训练结果有更好的性能。而ChatGPT的火爆让大家知道,虽然ChatGPT的能力很强,但是需要很好的提问方式才能让它为你所服务。

2023/03/10 23:09:094,167
#ChatGPT#Prompts
LangChain提升大模型基于外部知识检索的准确率的新思路:更改传统文档排序方法,用 LongContextReorder提升大模型回答准确性!

LangChain提升大模型基于外部知识检索的准确率的新思路:更改传统文档排序方法,用 LongContextReorder提升大模型回答准确性!

检索增强生成(Retrieval-augmented generation,RAG)是一种将外部知识检索与大型语言模型生成相结合的方法,通常用于问答系统。当前使用大模型基于外部知识检索结果进行问答是当前大模型与外部知识结合最典型的方式,也是检索增强生成最新的应用。然而,近期的研究表明,这种方式并不总是最佳选择,特别是当检索到的文档数量较多时,这种方式很容易出现回答不准确的情况。为此,LangChain最新推出了LongContextReorder,推出了一种新思路解决这个问题。

2023/09/17 22:46:444,149
#LangChain#LongContextReorder
清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench:GPT-4一骑绝尘,chatglm2表现优秀,baichuan-7b排名倒数!

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench:GPT-4一骑绝尘,chatglm2表现优秀,baichuan-7b排名倒数!

所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等,都是类似的例子。然而,并不是所有的AI Agent都有很好的表现,其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步,但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组(就是发布ChatGLM模型)发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集,对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评,结果十分有趣。

2023/08/09 21:28:384,137
#AgentBench#AIAgent
一张图看全深度学习中下层软硬件体系结构

一张图看全深度学习中下层软硬件体系结构

这几年深度学习的发展给人工智能相关应用的落地带来了很大的促进。随着NLP、CV相关领域的算法的发展,算法层面的创新已经逐渐慢了下来,但是工程方面的研究依然非常火热。从底层的硬件的创新,到平台框架的发展,为支撑超大规模模型训练与移动端小规模算法推断而创造的软硬件体系也在飞速革新。本文将总结深度学习平台框架软件及下层的硬件支撑系统。

2021/06/12 12:20:514,127
#GPU#人工智能
Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法

Python报Memory Error或者是numpy报ValueError: array is too big; `arr.size * arr.dtype.itemsize` 的解决方法

有的时候使用Python遇到内存溢出的问题,但其实机器剩余内存很多。需要注意Python版本是否正确

2021/06/07 22:19:114,119
#python#编程
JetBrains的IDEA打包可执行Jar文件以及maven的依赖的方法

JetBrains的IDEA打包可执行Jar文件以及maven的依赖的方法

使用idea打包jar文件的方法

2018/05/01 16:22:514,110
#idea#java
NumPy新版本发布了~~1.20.0横空出世

NumPy新版本发布了~~1.20.0横空出世

NumPy是Python中非常优秀的一个数据科学工具包,使用Python做数据分析的童鞋几乎是必备的工具。NumPy的提供了非常丰富的计算能力,但是底层是C语言实现的,因此既有Python语法的低门槛,速度上却依然非常好。NumPy本身也和Pandas、SciPy一起成为一种生态了。今天,NumPy发布了1.20.0最新版本,这个版本的改动很大。值得童鞋们关注~

2021/01/31 16:31:214,108
#numpy#python
预训练大模型时代必备技巧——提示工程指南(Prompt Engineering Guide)

预训练大模型时代必备技巧——提示工程指南(Prompt Engineering Guide)

随着预训练大模型技术的发展,基于prompt方式对模型进行微调获得模型输出已经是一种非常普遍的大模型使用方法。但是,对于同一个问题,使用不同的prompt也会获得不同的结果。为了获得更好的模型输出,对prompt进行调整,学习prompt工程技巧是一种必备的技能。

2023/04/24 22:37:284,095
#Prompt#大模型
深度学习的反向传播手动推导

深度学习的反向传播手动推导

反向传播算法是深度学习求解最重要的方法。这里我们手动推导一下。

2019/06/04 11:37:144,088
#反向传播#梯度下降
英伟达在GTC2024大会发布新AI算力芯片:NVIDIA新AI芯片B200的升级是什么?B200与H200对比,它对GPT-4训练和推理的影响是什么?

英伟达在GTC2024大会发布新AI算力芯片:NVIDIA新AI芯片B200的升级是什么?B200与H200对比,它对GPT-4训练和推理的影响是什么?

NVIDIA在2024年GPU技术大会(NVIDIA GPU Technology Conference,GTC)发布了全新的算力芯片和服务,即基于最新的Blackwell架构的算力芯片B200和GB200服务器。但是,大多数人对于NVIDIA芯片的升级只有数字的变化,本文将针对NVIDIA的GPU算力芯片做简单的介绍,并说明NVIDIA B200以及GB200的升级的地方。

2024/03/19 17:33:084,081
#GB200#H100
pip、Anaconda更改国内源以及为当前用户安装

pip、Anaconda更改国内源以及为当前用户安装

如何更改国内源,提升下载速度,以及只为当前用户安装指定包

2018/05/31 11:16:154,059
#pip
Linux环境下使用NLPIR(ICTCLAS)中文分词详解

Linux环境下使用NLPIR(ICTCLAS)中文分词详解

linux环境下使用中文分词工具

2017-01-02 20:54:514,049
#linux#NLPIR
Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

Seq2Seq的建模解释和Keras中Simple RNN Cell的计算及其代码示例

RNN的应用有很多,尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构,在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处,而每个RNN中一个节点是一个Cell,它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始,重点解释RNN中Cell的结构,以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量,但可能也有忽略,因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好,本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出,我会进行修改。

2020/07/12 21:25:134,012
#Keras#RNN
HuggingFace过去七天最流行的AI模型一览——预训练大模型绝对王者

HuggingFace过去七天最流行的AI模型一览——预训练大模型绝对王者

HuggingFace是目前最火热的AI社区(HuggingFace简介:https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 ),很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天(当然包括3月底几天)的最流行的9个模型(为什么9个,因为我发现第10个是一个数据集!服了!)。让大家看看地球人都在关注和使用什么模型。

2023/04/24 22:43:314,007
#AI流行趋势
Author Topic Model[ATM理解及公式推导]

Author Topic Model[ATM理解及公式推导]

Author Topic Model[ATM理解及公式推导]

2017-01-13 11:38:434,000
#Gibbs抽样#TopicModel
如何基于PyTorch来优化大模型训练的内存(显存)使用:8种方法总结

如何基于PyTorch来优化大模型训练的内存(显存)使用:8种方法总结

大模型虽然效果很好,但是对资源的消耗却非常高。更麻烦的其实不是训练过程慢,而是峰值内存(显存)的消耗直接决定了我们的硬件是否可以来针对大模型进行训练。最近LightningAI官方总结了使用Fabric降低大模型训练内存的方法。但是,它也适用于其它场景。因此,本文总结一下相关的方法。

2023/07/04 22:24:113,986
#大模型微调#模型压缩
Text-to-Video来临!——Meta AI发布最新的视频生成预训练模型

Text-to-Video来临!——Meta AI发布最新的视频生成预训练模型

DALLE·2的出现,让大家认识到原来文本生成图片可以做到如此逼真效果,此后Stable Diffusion的开源也让大家把Text-to-Image玩出花了。而现在,Meta AI的研究人员让这个工作继续往前一步,发布了Text-to-Video的预训练模型:Make-A-Video。

2022/09/30 00:39:183,981
#text-to-image#text-to-video
7种回归技术

7种回归技术

2018/09/22 17:33:073,941
#回归算法#机器学习
使用SpringMVC创建Web工程并使用SpringSecurity进行权限控制的详细配置方法

使用SpringMVC创建Web工程并使用SpringSecurity进行权限控制的详细配置方法

使用SpringMVC框架搭建Web项目工程是目前非常流行的web项目创建方式。同时Spring Security也为我们提供了登录验证和权限控制等内容。

2017/11/08 11:16:013,939
#SpringMVC#SpringSecurity
科研词助

科研词助

科研小助手,帮助认识科研中常见缩写词和混淆词等,来自《机器学习导论》的专业词汇

2017/06/11 17:23:223,938
#科研软文化
大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级!Vicuna发布1.5版本,可以免费商用了!最高支持16K上下文!

大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级!Vicuna发布1.5版本,可以免费商用了!最高支持16K上下文!

Vicuna是开源领域最强最著名的大语言模型,是UC伯克利大学的研究人员联合其它几家研究机构共同推出的一系列基于LLaMA微调的大语言模型。这个系列的模型因为极其良好的表现以及官方提供的匿名评测而广受欢迎。今天,LM-SYS发布Vicuna 1.5版本,包含4个模型,全部基于LLaMA2微调,最高支持16K上下文输入,最重要的是基于LLaMA2的可商用授权协议!免费商用授权!

2023/08/03 14:14:543,936
#LLaMA2#vicuna
如何让大模型(GPT)按照特定的JSON格式输出?OpenAI给出新答案:GPT模型现在可以支持更加友好和精确的格式化JSON输出了!

如何让大模型(GPT)按照特定的JSON格式输出?OpenAI给出新答案:GPT模型现在可以支持更加友好和精确的格式化JSON输出了!

今天,OpenAI官方宣布GPT接口新增一个能力:即支持以更加精确的JSON视图格式返回大模型的结果。比去年的单纯的让GPT输出JSON更加强大,它可以确保模型生成的输出能够完全匹配开发者提供的JSON模式。这种能力是在官方的API接口中增加了`return_format={"type":"json_schema","json_schema": {...}}`参数实现的。但是仅支持最新的模型版本,但这可能是未来的趋势!

2024/08/07 23:24:093,925
#GPT-4o#JSON输出
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RAG(检索增强生成)Long Context 长上下文AI Agent 实践

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