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embedding意思下载_embedded什么意思(2024年12月测评)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：新闻更新日期：2024-12-03

embedding意思

人工智能专业学什么最近在知乎上看到一个特别有意思的问题：【大专/本科可以学习人工智能专业吗？】想着正好有点经验，就来分享一下我的看法。首先，很多人对人工智能的印象可能是一些高大上的词汇，比如向量化、embedding、收敛、参数微调、模型训练、意图识别、rag、attention、残差连接、卷积等等。但实际上，大多数人工智能从业者的工作内容是：看看有没有开源模型？有没有开放接口？怎么利用免费额度白嫖？怎么抓取网页端白嫖？人工智能其实是一个非常泛的领域，分为核心算法层和应用层。只要和业务沾点边，都可以算作是从事人工智能。就像造车一样，发动机不是人人都能造，但组装谁都能做。如果你想做第一种，那你的学历至少得是博士起步，门槛高得吓人。我身边的人工智能算法工程师，学历没有低于博士的，唯一一个硕士还是北大的。如果你想做第二种，那就没有学历的要求了。发动机给你，怎么发掘这个引擎的能力就看你对业务的理解了。当然，还有一个问题，能养得起AI团队的公司，某些硬性条件都卡得很死。怎么进入这个行业，那就八仙过海，各显神通了。总之，大专或本科学习人工智能专业并不是不可能，但需要你有明确的目标和不断的努力。希望我的分享能对你有所帮助！

RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

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