人工智能

AI大模型入门指南(7):​参数量、Token、上下文窗口、上下文长度、温度

“使用大模型时,我们经常会看到诸如“参数量”、“Token”、“上下文窗口”、“上下文长度”和“温度”等术语,这些术语代表着什么意思?它们对AI大模型有什么作用?”参数量:模型的复杂度和性能指标现在的大模型基本上都是基于Transformer神经网络架构,大模型的“大”也正是基于其参数量(Parame

文本摘要方法

所谓摘要,就是对给定的单个或者多个文档进行梗概,即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下,尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用,比如利用文摘代替原文档参与索引,可以有效缩短检索的时间,同时也能减少检索结果中的冗余信息,提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来,自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题 一. 技术路线 1.1 TF-IDF 《Term W

优化算法matlab实现(二十一)麻雀算法matlab实现

注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 1.代码实现 不了解麻雀算法可以先看看优化算法笔记(二十一)麻雀搜索算法 实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编

AI 进化论:从 Function Calling 到 MCP

AI 进化论:从 Function Calling 到 MCP,你的大模型还在“裸奔”吗? 文章目录 AI 进化论:从 Function Calling 到 MCP,你的大模型还在“裸奔”吗? 一、 给 AI 装上手脚:Function Calling 到底是个啥? 1.

推荐系统的技术栈

推荐系统是一个非常大的框架,有非常多的模块在里面,完整的一套推荐系统体系里,不仅会涉及到推荐算法工程师、后台开发工程师、数据挖掘/分析工程师、NLP/CV工程师还有前端、客户端甚至产品、运营等支持。我们作为算法工程师,需要掌握的技术栈主要就是在算法和工程两个区域了,所以这篇文章将会分别从算法和工程两个角度出发,结合两者分析当前主流的一些推荐算法技术栈。 首先从推荐系统架构出发,一种分法是将整个推荐

脉脉独家【AI创作者xAMA第二期】| AI时代,我们真的准备好了吗?

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》 《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 文章目录 前言: 一. 活动主视觉深度解析 二. 互动机制设计:人人都是参

elasticsearch多字段聚合实现方式

1、背景 我们知道在sql中是可以实现 group by 字段a,字段b,那么这种效果在elasticsearch中该如何实现呢?此处我们记录在elasticsearch中的3种方式来实现这个效果。 2、实现多字段聚合的思路 实现多字段聚合的思路 从上图中,我们可以知道,可以通过3种方式来实现 多字段的聚合操作。 3、需求 根据省(province)和性别(sex)来进行聚合,然后

一题说加减乘除中的凑整

          经典例题 72÷8x305-56×125+75×101         分析与解答 四则混合运算时,运算顺序应是先算乘除后算加减。因此上述算式中分三块分析: ①前一部分注意到72÷8=9,改写305=300+5; ②中间部分注意到56=7x8,和8x125=1000(这个是要记住的) ③后一部分注意到101=100+1 所以, 72÷8x305-56×125+75×101 =9

Java并发编程——CompletableFuture详解

一、简介 JDK 5引入了Future模式。Future接口是Java多线程Future模式的实现,在java.util.concurrent包中,可以来进行异步计算。 Future模式是多线程设计常用的一种设计模式。Future模式可以理解成:我有一个任务,提交给了Future,Future替我完成这个任务。期间我自己可以去做任何想做的事情。一段时间之后,我就便可以从Future那儿取出结果。