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AI大模型如何开发部署
1. 问题定义和数据收集： 确定要解决的问题，并收集与问题相关的数据。数据是训练大模型的关键，因此数据的质量和多样性对模型性能至关重要。 2. 数据预处理： 对收集的数据进行预处理，包括清理数据、处理缺失值、标准化数据等。确保数据准备就绪，可以用于模型的训练。
2024-11-04
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deepseek和chatgpt有什么不同或者优劣势
DeepSeek和ChatGPT各有千秋，DeepSeek在中文优化、数学推理、联网搜索方面表现突出，而ChatGPT在英文能力、创意写作、代码稳定性等方面更胜一筹。选择哪款工具，取决于你的具体使用需求。
2025-02-04
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AI大模型的底层逻辑
1. 输入层： 模型的输入层接受原始数据，可以是文本、图像、语音等形式。输入数据通常会经过预处理，以适应模型的输入格式。 2. 嵌入层（ding ）： 对于自然语言处理任务，文本数据通常会通过嵌入层进行编码，将单词或子词映射到高维向量表示。这有助于模型理解语义关系。 3. 主体网络： 主体网络通常由多个深度学习层构成，例如卷积层、循环层（如LSTM或GRU）、自注意力层（如Transformer中的自注意力机制）等。这些层有助于提取输入数据中的特征和模式。
2024-11-04
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AI大模型共有几种（人工智能框架种类）以及它的优劣势分析
1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： - 优势：采用Transformer架构，能够捕捉文本中的双向关系，适用于多种NLP任务，如问答、命名实体识别等。 - 劣势：相对较大的模型规模和计算资源需求，不太适合在资源有限的环境中使用。 2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）： - 优势：采用Transformer架构，以预训练的方式生成自然语言文本，适用于生成式任务，如对话生成、文章创作等。 - 劣势：可能在理解长距离依赖性和上下文一致性方面存在挑战，而且生成式任务的输出可能难以控制。
2024-11-04
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