模型选择

垂直领域大模型微调实践经验最全总结

瓦力算法学研所技术总结专栏作者：vivida本篇从基座模型选择、模型整体架构、数据设计、训练微调四个角度总结垂直领域大模型微调经验。

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2024-09-14 12:16

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示

NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型

汀、人工智能·2024-09-05 12:25

开源语音转文本Speech-to-Text大模型实战之Wav2Vec篇

本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。

码上飞扬·2024-09-04 16:49

24.8.26学习心得

模型选择：用于选择最佳模型。例如，在交叉验证中，通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

AutoML原理与代码实例讲解

数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行，这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

它建立在强大的科学计算库之上，包括NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。

Jr_l·2024-08-24 02:28

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【Vuforia+Unity】AR02-长方体物体识别

1.创建模型选择多维长方体图，这个长方体是生活中的真实物体的拍摄图，提前把6个面拍摄好并裁剪干净。

Unity3d青子·2024-02-20 20:18

【机器学习笔记】5 机器学习实践

验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet

RIKI_1·2024-02-19 23:52

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包

RIKI_1·2024-02-19 19:07

Dataframe型数据分析技巧汇总

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

LLMs模型选择，LLMs复读机问题，LLMs长文本处理方案

为什么会出现LLMs复读机问题？LLMs复读机问题（LLMsParrotingProblem）是指大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能出现的重复或重复先前输入内容的现象。出现LLMs复读机问题可能有以下几个原因：数据偏差：大型语言模型通常是通过预训练阶段使用大规模无标签数据进行训练的。如果训练数据中存在大量的重复文本或者某些特定的句子或短语出现频率较高，模型在生成文本时可能会倾向于复制这些常见

lichunericli·2024-02-12 19:26

Regularization&feature selection

因此，我们需要进行模型选择，来自动的选择最合适的模型。Crossvalidation假设我们有一些有限的模型，如何来选择哪个模型能够使得其泛化能力最好？

zealscott·2024-02-12 03:00

模型选择的方法

正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项，回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集，验证集和测试集，分类简单交叉验证一部分作为训练集，一部分作为测试集，S折交叉验证将数据集随机拆分为数量相同的S个数据集，然后利用S-1个子集的数据做为训练集，剩余的子集作为测试集，然后重复执行这S种选择，最后选出S次测评中平均误差最小的模型。留一交叉验证是S

pcqlegend·2024-02-08 13:39

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

AI交互提示工程指南技术

从基础知识到高级策略，它涵盖了从数据预处理、模型选择到优化和部署的全流程。即使您是初学者，也能轻松理解其

Young_svg·2024-02-08 06:28

AI提示工程指南

从基础知识到高级策略，它涵盖了从数据预处理、模型选择到优化和部署的全流程。即使您是初学者，也能轻松理解其

Young_svg·2024-02-08 06:28

Python 机器学习交叉验证、网格搜索

Python的机器学习项目中，交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（GridSearch）是两种重要的技术，通常用于模型选择和超参数优化。

weixin_42098295·2024-02-08 01:11

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

Python自动化机器学习库之evalml使用详解

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML库应运而生。

Rocky006·2024-02-07 07:42

AIGC内容分享(十二)：AIGC探索之旅AIGC探索之旅

1950s－1990s）沉淀积累阶段（1990s－2010s）快速发展阶段（2010s至今）大模型与AIGC的关联大模型概述大模型的定义和特点典型大模型举例AIGC应用探索业务背景AIGC技术落地过程模型选择技术框架选择整体架构设计部分实践案例其他应用场景

之乎者也··2024-02-06 18:59

evalml，一个有趣的 Python 库！

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过

Sitin涛哥·2024-02-04 16:56

2020-03-04板簧压缩回弹分析（原创李克鹏）

实例本身所采用的数据或边界条件不具有代表性，不讨论个划分技巧、材料模型选择、材料参数确定、接触方式选择等等问题。限于自身水平，本教程中必有许多值得完善的地方，也请各位批评指正。

CAE张工·2024-02-03 22:23

2024美赛E题数学建模思路代码数据分享

模型选择：对于气候：l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回归（VAR）模型等

千千小屋grow·2024-02-03 20:28

用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块

索引模块块优化滑动窗口从小到大元数据附加结构化组织层次化索引知识图谱文档组织预检索模块查询扩展多查询子查询CoVe查询转换重写HyDE查询路由元数据路由器/过滤器语义路由器查询构建检索模块检索模型选择稀疏检索器密集检索器检索器微调

Python算法实战·2024-02-03 01:43

LM Studio-简化安装和使用开源大模型 | OpenAI API 文字转语音本地运行程序分享

原文：LMStudio-简化安装和使用开源大模型|OpenAIAPI文字转语音本地运行程序分享-知乎实测在Mac上使用Ollama与AI对话的过程-模型选择、安装、集成使用记，从Mixtral8x7b到

javastart·2024-02-02 17:52

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

模型选择与优化：基于机器学习的精密缺

matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

4K三路虚拟情景互动教学软件教学

三路虚拟情景互动教学软件具备了丰富多元化的功能，如情景实训，微课录制，人物滤镜调节，截图编辑，视频编辑，场景自定义编辑，3D设置，视频录制，视频编辑，视频直播，字幕，图片，特效输入，画中画插入，AI对话，模型选择等功能

英途信息·2024-02-01 17:29

机器学习——绪论总结

目录一、引入二、基本术语三、假设空间与归纳偏四、模型选择一、引入机器学习：通过计算手段，得出具有能够自我修改、完善能力的模型，利用经验改善系统自身性能。

带带琪宝·2024-01-31 07:31

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论

1.1统计学习1．统计学习的特点2．统计学习的对象3．统计学习的目的4．统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

Nginx配置和性能优化

I/O模型选择：Nginx会根据不同的操作系统选择最合适的I/O模型。例如，在Linux系统上，Nginx

编织幻境的妖·2024-01-28 19:10

XGBoost系列8——XGBoost的未来：从强化学习到AutoML

在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用2.2超参数优化和自动模型选择

theskylife·2024-01-26 21:21

深度学习模型选择

接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。

良子c·2024-01-25 12:24

模型选择实战

我们现在可以通过多项式拟合来探索这些概念。importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l生成数据集给定x，我们将使用以下三阶多项式来生成训练和测试数据的标签：max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zer

良子c·2024-01-25 12:16

李宏毅《机器学习深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。

AI小白龙*·2024-01-25 05:04

大创项目推荐身份证识别系统 - 图像识别深度学习

文章目录0前言1实现方法1.1原理1.1.1字符定位1.1.2字符识别1.1.3深度学习算法介绍1.1.4模型选择2算法流程3部分关键代码4效果展示5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计图像识别深度学习身份证识别系统该项目较为新颖

laafeer·2024-01-24 10:48

数模--预测类模型选择的一般规律

目录一、单序列or回归分析？1.分析数据特性2.考虑问题目标3.评估可用信息4.明确模型假设二、单序列预测模型三、回归分析预测模型一、单序列or回归分析？1.分析数据特性时间依赖性：如果数据主要表现为随时间变化的序列，并且预测目标是基于时间推进的（如未来销售量、股价等），单序列预测。多变量关系：如果数据中涉及多个变量，且需要分析这些变量之间的关系对一个特定变量（如销售量、价格、用户行为等）的影响，

Faelan.·2024-01-23 21:31

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

2021南京大学cs夏令营笔试面试个人总结笔记0.自我介绍1.论文模型选择深度贝叶斯2.全局局部变量3.概率论定理4.弗洛伊德（Floyd）算法与迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性

echoliuy·2024-01-22 20:27

基于深度学习的细胞感染性识别与判定

基于深度学习的细胞感染性识别与判定基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言项目背景项目意义项目实施数据采集与预处理模型选择与训练模型评估与优化结果与展望结论基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言随着深度学习技术的不断发展

OverlordDuke·2024-01-22 06:08

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择

丁希希哇·2024-01-21 04:16

【机器学习】四大类监督学习_模型选择与模型原理和场景应用_第03课

监督学习中模型选择原理及场景应用监督学习应用场景文本分类场景：o邮件过滤：训练模型识别垃圾邮件和非垃圾邮件。o情感分析：根据评论或社交媒体内容的情感倾向将其分类为正面、负面或中性评价。

德天老师·2024-01-20 09:46

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。而测试集结果

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

过拟合欠拟合及其解决方案

模型选择、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。

Yif18·2024-01-19 15:56

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

13款趣味性不错(炫酷)的前端动画特效及源码(预览获取)分享（附源码）

支持多种模型选择填色效果。预览获取核心代码汽车蘑菇飞机气球小鸭皮球盒子发光特效源码盒子发光特效源码呈现了卡片式边框发光渐变色的动画效果，鼠标悬停

迂幵·2024-01-16 19:25

深度探索Aidlux智慧教育中的图像版面分析应用实践

本文中我将详细介绍这个项目的全部过程，包括模型选择、数据准备、训练优化、部署与验证，以及在实际应用中所取得的成果和经验。摘要本文详细描述了智慧教育领域的版面分析应用的人工智能训练营项目。

远方上鸭·2024-01-14 16:42

基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用

1.模型转换AIMO网站：http://aimo.aidlux.com/试用账号和密码：账号：AIMOTC001，密码：AIMOTC001上传模型选择目标平台参数设置选择自动转换转换结果并下载2.基于AidLux

heromps·2024-01-14 16:39

Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统

为了应对这些挑战，我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进，构建出一个最先进的中文阅读理解系统。

奇点机智·2024-01-11 16:01

推荐频道