Публикации по теме 'science'
Работа с подвыражениями в SymPy
Ваша ежедневная доза компьютерной алгебры
Об этой серии статей: Чтобы с легкостью научиться пользоваться системами компьютерной алгебры, требуется много практики. Чтобы помочь вам на пути к мастерству, следуйте инструкциям из этой серии и решайте распространенные и не очень распространенные задачи с помощью таких систем, как SymPy, Sage или Mathematica.
Как оптимизировать данные для обучения LLM
Делясь своими практическими знаниями о том, как оптимизировать данные для обучения LLM (моделей языковой модели), следует помнить о нескольких важных соображениях. Эти модели, такие как GPT-3.5, полагаются на большие наборы данных для изучения шаблонов и взаимосвязей внутри языка. Вот несколько ключевых стратегий оптимизации данных для обучения LLM:
Качество данных . Убедитесь, что данные для обучения имеют высокое качество и точность. Низкокачественные или зашумленные данные могут..
От атомов Больцмана к «атомам знания»
«В 1904 году на конференции по физике в Сент-Луисе большинство физиков, казалось, отвергали атомы, и его даже не пригласили на секцию физики». - Страница Википедии о Людвиге Больцмане.
К счастью для нас, мы живем в эпоху, когда мы можем видеть атомы с помощью атомно-силового микроскопа. И, к счастью для себя, я лично занимаюсь разработкой технологий чтения ДНК молекула за молекулой для получения полного генома человека или гориллы . Без теории атомов многие современные..
Операции над векторными связками часть 2 (алгебраическая топология)
Положительность форм Шура для сильно разложимых положительных векторных расслоений (arXiv)
Автор: Сюэюань Ван
Аннотация: в этой статье мы определяем два типа сильно разложимой положительности, которые являются обобщениями (дуальной) положительности Накано и более сильными, чем разложимая положительность, введенная С. Фински. Мы даем критерии сильно разложимой положительности типа I и типа II и показываем, что формы Шура сильно разложимого положительного векторного расслоения типа..
Что такое машинное обучение?
Прикладное машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая разрабатывает алгоритмы и статистические модели, позволяющие компьютерам обучаться и повышать свою производительность без явного программирования. В традиционном программировании разработчики пишут четкие инструкции, которым компьютер должен следовать. Однако в машинном обучении подход другой: вместо предоставления явных правил алгоритмы машинного обучения учатся на данных. Они обучаются на наборе..
Параметры сохранения Redis → моментальный снимок и добавление только файла
Параметры сохранения Redis → моментальный снимок и добавление только файла
Существует очень редкое требование сохранения данных. Redis находится в базе данных памяти и известен только своей производительностью. Сохранение данных в Redis блокирует вызов, это может сильно снизить вашу производительность.
В некоторых случаях вам необходимо сохранить данные. Бывают случаи, когда вы храните аналитические данные, например информацию о том, что просматривал пользователь, в информации о..
Прогресс в области нейронных сетей временного графа, часть 1 (машинное обучение)
На пути к нейронным сетям с открытым временным графом (arXiv)
Автор: Кайтуо Фэн , Чаншэн Ли , Сяолу Чжан , Цзюнь Чжоу .
Аннотация: В последнее время все большее внимание привлекают графовые нейронные сети (GNN) для временных графов, где обычно предполагается, что набор классов для узлов является закрытым. Однако в реальных сценариях он часто сталкивается с проблемой открытого набора с динамически увеличивающимся набором классов по прошествии времени. Это создаст две большие..
