數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和核心。沒有數(shù)據(jù)，人工智能模型就無法學(xué)習(xí)和成長，也就無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的一個(gè)重要步驟，也是人工智能模型訓(xùn)練前的必要準(zhǔn)備。本文將介紹人工智能中數(shù)據(jù)的重要性以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)和注意事項(xiàng)。關(guān)鍵詞：人工智能、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)的重要性數(shù)據(jù)在人工智能中主要有以下幾個(gè)作用：?提供訓(xùn)練樣本：人工智能模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)樣本。這些樣本可以是文...

一、AIGC是什么AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）指的是利用人工智能（AI）技術(shù)生成的內(nèi)容。這包括文本、圖像、音頻、視頻等多種形式的內(nèi)容。AIGC系統(tǒng)可以根據(jù)用戶輸入的指令自動(dòng)創(chuàng)造內(nèi)容，或者在給定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上生成新的內(nèi)容。這一技術(shù)的應(yīng)用廣泛，包括但不限于新聞撰寫、藝術(shù)創(chuàng)作、音樂制作、視頻游戲開發(fā)，以及各種形式的娛樂和商業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)。二、AIGC發(fā)展歷程AIGC發(fā)展歷程大致可以分為以下幾個(gè)階段：初期探...

deepseek官網(wǎng)經(jīng)常提示“服務(wù)器繁忙，請稍后再試。”，于是想自己實(shí)現(xiàn)本地部署。但是由于個(gè)人電腦太菜，只能嘗試一下步驟，記錄一下，后面等有強(qiáng)悍的服務(wù)器或者模型進(jìn)一步優(yōu)化才能私人真正獨(dú)立的使用與生產(chǎn)?？傮w方案：ollama+deepseekr1+本地AI模型的WebUI第一步：ollama網(wǎng)站下載ollama（Ollama是一個(gè)用于管理和運(yùn)行本地AI模型的軟件工具。它提供了一種簡化的方式來下載、管理和在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行各種AI模型，而無需依賴云計(jì)算...

在人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，DeepSeek異軍突起，以一系列創(chuàng)新性的技術(shù)和成果，在全球AI領(lǐng)域掀起了波瀾。作為一家備受矚目的AI企業(yè)，它憑借獨(dú)特的模型架構(gòu)和先進(jìn)的訓(xùn)練方法，為行業(yè)帶來了新的活力與變革。一、技術(shù)基石：創(chuàng)新架構(gòu)與訓(xùn)練方法DeepSeek模型以Transformer架構(gòu)為基礎(chǔ)，在這個(gè)經(jīng)典架構(gòu)上進(jìn)行了一系列創(chuàng)新。例如，DeepSeekV2引入了MLA（MultiheadLatentAttention）架構(gòu)，這種架構(gòu)通過獨(dú)特的注意力機(jī)制，大幅減少計(jì)算量和...

人工智能（AI）在算力方面的發(fā)展歷程是與硬件技術(shù)的進(jìn)步緊密相連的。以下是這一領(lǐng)域重要的發(fā)展里程碑：1.初始階段（1950s1970s）AI研究起步時(shí)，算力受限于早期計(jì)算機(jī)的性能。這些計(jì)算機(jī)體積龐大，處理能力有限。個(gè)人計(jì)算機(jī)（PC）的出現(xiàn)使得更多研究者能夠訪問到計(jì)算資源，但其算力仍然非常有限。2.微處理器和工作站（1980s1990s）微處理器的發(fā)展帶來了計(jì)算能力的顯著提升。同時(shí)，工作站成為AI研究的重要平臺(tái)。更強(qiáng)大的微處理器...

SamAltman照例缺席，首席產(chǎn)品官KevinWeil主持了第二日活動(dòng)，圍繞十月份發(fā)布的Canvas展開，經(jīng)過一個(gè)多月的迭代，Canvas能力再上一個(gè)臺(tái)階，由它加持的ChatGPT已經(jīng)從單純的對話工具轉(zhuǎn)型為一個(gè)強(qiáng)大的生產(chǎn)力平臺(tái)，同時(shí)宣布將Canvas功能全面開放，所有用戶都能免費(fèi)體驗(yàn)。我們一起速覽canvas升級(jí)了些什么？本次更新的主要亮點(diǎn)包括：1.協(xié)作式寫作左側(cè)對話模式與右側(cè)可編輯文檔完美結(jié)合支持實(shí)時(shí)修改建議和一鍵應(yīng)用更改提供多樣化的編輯選...

大模型是指在人工智能領(lǐng)域，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，具有大量參數(shù)和層次的模型。這些大型模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及相當(dāng)大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理。它們在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，如自然語言處理、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。大模型的特點(diǎn)：大量參數(shù)：大模型通常包含數(shù)十億到數(shù)百億個(gè)參數(shù)，使得它們能夠捕捉數(shù)據(jù)中的微妙模式和復(fù)雜關(guān)系。深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：這些模型往往具有深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測，而不是通過明確的編程指令。主要的機(jī)器學(xué)習(xí)類型包括：1、監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）：定義：在這種類型中，算法從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，即每個(gè)樣本都有一個(gè)對應(yīng)的標(biāo)簽或結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是訓(xùn)練出一個(gè)模型，能夠?qū)π碌摹⑽匆娺^的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類。就像學(xué)生通過例子學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過分析帶有答案的練習(xí)題來學(xué)習(xí)。它的目...

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測，而不是通過明確的編程指令。主要的機(jī)器學(xué)習(xí)類型包括：1、監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）：定義：在這種類型中，算法從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，即每個(gè)樣本都有一個(gè)對應(yīng)的標(biāo)簽或結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是訓(xùn)練出一個(gè)模型，能夠?qū)π碌摹⑽匆娺^的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類。就像學(xué)生通過例子學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過分析帶有答案的練習(xí)題來學(xué)習(xí)。它的目...

OpenAI新發(fā)布了最新多模態(tài)AI模型GPT4o。這個(gè)模型的“4o”中的“o”代表“omni”，意為“全能的”。之前GPT4的能力，聽說可以免費(fèi)使用了，抓緊體驗(yàn)一下世界頂級(jí)大模型。原來免費(fèi)套餐也是有對GPT4o有限訪問權(quán)限。問一下，確認(rèn)一下模型身份。機(jī)會(huì)難得，找個(gè)難一點(diǎn)的問題來問。數(shù)據(jù)中心、高性能計(jì)算、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)等應(yīng)用需要高性能網(wǎng)卡，問下怎么設(shè)計(jì)高性能網(wǎng)卡。問題1：想設(shè)計(jì)高性能網(wǎng)卡，請給出模塊化設(shè)計(jì)方案：設(shè)計(jì)...

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元：模擬人腦神經(jīng)元，通過輸入、權(quán)重、偏置和激活函數(shù)計(jì)算輸出。激活函數(shù)：引入非線性特性，如ReLU提供正值輸出，Sigmoid提供0到1之間的輸出。前向傳播：輸入數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，計(jì)算并得到最終輸出。反向傳播：通過計(jì)算損失函數(shù)梯度，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，提高模型性能。2.損失函數(shù)與優(yōu)化損失函數(shù)：衡量模型預(yù)測與實(shí)際值差異，如均方誤差（MSE）計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值差的平方和。優(yōu)化算法：如梯度下降，通過迭代調(diào)整...