通过针对的微调确实很好的缩小了通用预训练模型与特定应用程序独特需求之间的差距。
LoRA在一定程度上确实带来了便捷并提高了效率
谷歌的Transfomer算法,为人工智能达到今天的高度开辟了一种全新的工作方式,巨头公司们将各种基于Transfomer架构的微调模型进行预训练然后开源,使得整个行业可以从预先训练的语言模型转移到下游任务和应用,所有人都站在巨
这两年随着AI的大爆发 对算力芯片的需求达到了新的高度 也点燃了大家的学习热情
该文对 ES的几个核心概念进行了说明,很适合入门了解的读者
平台工具的使用和搭建还是要综合考虑自身的各方面特性
开源软件、产品、工具的选择比较多,基本上每一类场景需求下都能找到不止一款开源产品可以满足,但是作为一家企业而言,针对开源工具的使用还是要进行收敛。
敏捷运维对运维人员的技术水平要求也相应提高了,当然不管怎么变化,作为技术人员都是要持续学习终生学习。。。
随着openai的几个意义重大的产品陆续发布更新,尤其是近期的sora火爆,再次点燃了AI,对于我们普通个人和企业来说,重要的是怎么去应用这些大模型工具的能力并为自身提供一定的价值吧。
企业IT运维从“手动”到“自动”再到“智能”的发展路径比较清晰。目前大部分用户应该还是在自动化阶段,后续随着运维智能化的发展,可节省较大的人力资源成本。
关于TWT使用指南社区专家合作厂商入驻社区企业招聘投诉建议版权与免责声明联系我们 © 2024 talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist京ICP备09031017号-30