Train Loss与Test Loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
残差连接（Residual Connections）是一种广泛应用于深度学习中的关键技术，最初由何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出
本文将重点比较五种常用的时序预测模型：Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM以及CNN
在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是训练深层神经网络时常见的两大问题，它们会严重影响网络的训练过程和性能。
FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。
MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。
DOCCANO 是一个开源的文本标注工具，用于命名实体识别（NER）、文本分类和序列标注等自然语言处理任务。以下是通过Docker安装 DOCCANO 的详细步骤：
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一个非常重要的概念，尤其在自然语言处理（NLP）和计算 机视觉（CV）等领域中得到了广泛应用。
1、请简述Transformer的基本结构和工作原理？ 解答：Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个编码器和解码器都包含多层自注意力 机制和前馈神经网络。
请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？
大模型微调是指利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程，旨在优化模型在特定任务上的性能，使其更好地适应和完成特定领域的任务。
拟合是数学和统计学中的一个重要概念，指的是通过建立一个数学模型来尽可能准确地描述观测数据中变量之间的关系，使得模型能够最好地匹配给定的数据集。
均方误差（Mean Squared Error, MSE） 是一种常用的损失函数，常用于评估模型的预测值与真实值之间的差异。
要在一个Windows系统上部署AnythingLLM（一个基于LLaMA模型的开源项目），你可以选择不使用Docker，而是直接在Windows上安装所有必需的依赖和运行环境。
Ollama 是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。
AI工具资源大合集
无人驾驶汽车，也被称为自动驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
人工智能并行处理技术将来会是一个有很好前途的技术，这是因为绝大多数的机器学习算法都涉及到了数据密集型和计算密集型的运算
2022 年 11 月底，OpenAI 发布了人机对话模型 ChatGPT，在两个月不到的时间内其线上活跃用户规模超过 1 亿人...
GPT的全称，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transformer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。
