传统的图像分类模型，如卷积神经网络（CNN），多年来一直是计算机视觉任务的基石。这些模型通过在大型标记数据集上进行训练来运作，其中每个图像都与特定的类别标签相关联。通常，这些模型依赖于N-shot学习，这意味着它们需要大量标记图像（N个示例）来实现高准确性。 然而，这些传统模型面临着几个重要挑战。首先，它们需要大量标记数据，这在时间和成本上都是耗费的。此外，传统模型在泛化方面存在困难，特别是当示 ...

大型语言模型使许多任务变得更加容易，如制作聊天机器人、语言翻译、文本摘要等。我们过去常常为摘要编写模型，然后总是会遇到性能问题。现在，我们可以通过使用大型语言模型（LLM）来轻松实现这一点。例如，最先进的LLM已经可以处理整本书的上下文窗口。但是，在摘要非常大的文档时仍然存在一些限制。 LLM 大型文档摘要的局限性 LLM中的上下文限制或上下文长度是指模型可以处理的标记数量。每个 ...

欢迎回到我们关于微调语言模型（LLM）的系列文章！在我们之前的文章中，我们探讨了使用Hugging Face进行LLM微调的方法。今天，我们将把重点转向OpenAI平台。尽管许多人将OpenAI主要与ChatGPT和用于集成AI功能的API密钥访问联系在一起，但还有另一个强大的功能：根据您的特定需求对模型进行微调的能力。这个过程允许您在使用预训练模型的广泛知识库的同时，确保与您的特定数据集的兼容性 ...

在当今数字时代，各行各业的专业人士都必须及时了解即将举行的活动、会议和研讨会。然而，在庞大的在线信息海洋中高效地找到与自己兴趣相符的活动是一个巨大的挑战。 本博客介绍了一个创新的解决方案：一个全面的应用程序，旨在从Facebook上爬取活动数据，并使用MyScale分析这些数据。虽然MySc ...

在当今世界中，推荐系统已经成为提升各种平台用户体验的重要工具，包括电子商务、流媒体服务、新闻订阅、社交媒体和个性化学习等。 在推荐系统领域，传统方法依赖于分析用户-物品交互和评估物品相似性。然而，随着人工智能领域的进步，推荐系统的领域也得到了发展，提高了精确性并根据个人偏好进行定制推荐。 广泛采用的内容推荐方法 内容推荐系统使用了三种类型的过滤方法。有些使用[协同过滤](https:/ ...

OpenAI Assistants API 可帮助开发人员轻松在其应用程序中创建强大的 AI 助手。该 API 具有以下功能/特性： 消除了处理对话历史的需要， 提供了访问 OpenAI 托管工具（如代码解释器和检索）的入口， 增强了对第三方工具的函数调用。 在本文中，我们将介绍 Assistants API 以及如何使用像 MyScale 这样的向量数据库构建自定义知识库，并将其 ...