教育质量监督

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

网络安全审计员

网络安全审计员是负责监督和评估组织网络安全状况的专业人员。他们需具备深厚的网络安全知识，包括但不限于

网络安全-老纪·2025-03-01 23:49

磁力链接那些事：开源工具大盘点

安全可靠：开源社区的监督和审查

fxrz12·2025-03-01 19:15

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

项目沟通管理成功的关键密码，你掌握了吗？

项目沟通管理涵盖确保项目信息得以及时、恰当地规划、收集、生成、存储、检索、管理、控制、监督与最终处置的全部流程。

洋洋科创星球·2025-03-01 00:35

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

深入详解人工智能机器学习：强化学习

与监督学习不同的是，强化学习不依赖于给定的输入输出对，而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化

猿享天开·2025-02-28 15:58

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

该模型经历了一个增强过程，包含了监督微调和直接偏好优化，以支持精确的指令遵循和稳健的安全措施。

吴脑的键客·2025-02-28 13:43

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

电力电子行业哪种工程师最挣钱

电力电子产品从研发到生产需要很多工程师参与，还需要一些专业的管理人员相互配合，主要有以下这么几种职位1.项目经理主要负责项目的规划，撰写节点报告，监督项目组内各个人员的工作完成情况，还需要跟各个部门进行沟通衔接

麦克斯的电子星球·2025-02-27 16:19

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

华为OD机试真题：异常的打卡记录（E卷、C++）

什码情况·2025-02-27 14:04

AI人工智能机器学习之聚类分析

2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

支持向量机（SVM）简介与应用

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类、回归等问题。

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

与监督学习和无监督学习不同，强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为，使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。

数维学长986·2025-02-25 22:38

整车厂如何规划构建汽车集成安全团队的软件研发能力

从项目启动的概念阶段，历经系统、硬件、软件设计，直至量产与售后，全程监督流程执行，保证各环节达到安全要求。危害分析与风险评估：联合多部门，如

老猿讲编程·2025-02-25 21:30

GB 44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》标准解读

GB44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是由工业和信息化部提出并归口的强制性国家标准，由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2024年8月23日批准发布(国家标准公告2024

daopuyun·2025-02-25 21:30

数据安全_笔记系列04：数据访问控制中的“三权分立”机制详解

审计管理员则负责监督和审查系统管理员与安全管理员的操作，确保他们的行为符合规定，并且没有违规操作。为什么需要三权分立。主要是为了防止权

宁宁可可·2025-02-25 16:30

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

检测加密货币挖矿活动的异常端口

我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例，使用无监督学习（自编码器）实现动态基线建模。

扫地僧009·2025-02-25 13:01

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

关键内容：问题类型：监督学习(Sup

部分分式·2025-02-25 04:33

DeepSeek:基于大模型的任务管理系统

实现分层，分步的任务监督管理系统。一下是Deepseek的回答已深度思考（用时34秒）嗯，用户问有没有必要基于大模型做一个任务系统，让用户通过多轮请求来完成需求，类似分页的分层任务管

klzsr·2025-02-25 01:06

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始，收集了一个数据集，其中包含标注员展示的期望模型行为，利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。

·2025-02-24 23:50

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调

moton2017·2025-02-24 18:47

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

1.聚类（Clustering）1.1概念聚类是一种无监督学习方法，它将相似的数据点分为同一个组，而无需预

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

DeepSeek模型微调的原理和方法

预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练，学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性，可以迁移到其他相关的任务中。

alankuo·2025-02-24 07:01

垂类大模型微调（二）：使用LLaMA-Factory

一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型进行LoRA微调，大家可以根据垂类大模型微调（一）从魔塔中下载对应模型；目前该工具支持指令监督微调

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法

宸码·2025-02-24 02:28

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

大语言模型训练数据集格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式？

comli_cn·2025-02-23 16:43

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

第三章3.1+3.2分类和回归是监督式学习，都是根据数据，分析特征，作出预测，只是预测的值是离散的叫分类，连续的叫回归。为什么叫线性回归呢？因为线性就可以看成是直线，直线当然是连续的。

小溪子子·2025-02-22 19:31

考前三小时背完，软考50过了！！

2、审.计质量审.计第三方，管理质量来保证，风险审.计靠团队，监督风险来改进，采购审.计管理员，控制采购做总结。3、合同范围稳定看总价，买方蕞喜欢固定，总价激励天花板，长期总价加

不是小盆友·2025-02-22 14:21

LLM Course系列：使用 Unsloth 高效地微调 Llama 3.1

在本文中，我们将全面概述监督微调。我们将将其与即时工程进行比较，以了解何时使用它有意义，详细介绍主要技术及其优缺点，并介绍主要概念，例如LoRA超参数

橙狮科技·2025-02-22 04:36

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

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