揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]
Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述 现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1.
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
https://www.cloudflare.com/zh-cn/learning/ddos/glossary/denial-of-service/ 什么是拒绝服务攻击？ 拒绝服务（DoS）攻击是一种网络攻击，恶意行为者通过中断设备的正常功能，使其目标用户无法使用计算机或其他设备。DoS 攻击通常通
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
原因 问题原因是官方教程中的 docker-compose.yml 指明的机器学习组件 immich-machine-learning 中的 container_name 也就是 docker-compose.yml 中不同 service 可以互访的媒介 hostname 与 immich-ser
https://cloud.tencent.com/developer/user/2577825 TL;DR 文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取： https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning 问题 当停止了上篇文章实验中的XD
摘要：InstructPix2Pix提出了一种使用文本编辑图像的方法：给定输入图像和编辑指令，告诉模型要做什么，模型将遵循这些指令来编辑图像。 本文分享自华为云社区《InstructPix2Pix: 动动嘴皮子，超越PS》，作者：杜甫盖房子。 InstructPix2Pix: Learning to
