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公司新聞:
- 人工智能基础——模型部分：模型介绍、模型训练和模型微调 . . .
大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进一步训练的过程。 它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。
- 【基础】大模型的知识训练：模型训练的四个阶段 - 知乎
在大模型中，超参数和参数是不同的概念，超参数取值需要人为设定，参数的取值，也称为权重，则是通过训练获得。 关于这些超参数对模型推理和训练意味着什么，可参考另外两篇笔记： 《Transformer 架构解析：Self-Attention》 和 《Transformer 架构解析：模型推理和正向传播》。 用于训练的语料样本包含如此之多的 Token，它们应该如何送入 GPT Transformer 中呢？ 它并非一个挨一个的送入，而是以一批一批的送入， 每一批次的数据可以看成一个数组，其大小为 B * T：
- Sci-Fi：对称约束让视频过渡更自然 - 北京大学等机构研究突破
Sci-Fi框架的核心是一个名为EF-Net的轻量级模块。 这个模块就像一个专门的翻译官，能够高效地编码结束帧，并将其扩展为时间自适应的帧级特征，然后注入到I2V-DM中。
- 什么是模型训练？ - IBM
模型训练是使用与模型最终用例相关的样本任务的数据集，“教导”机器学习模型以优化性能的过程。 如果训练数据与模型将要处理的实际问题非常相似，那么学习其模式和相关性就能让训练有素的模型对 新 数据做出准确预测。
- 在机器学习里，经常听到训练模型，模型到底是个什么呢，有 . . .
这篇文章讲述了微软亚洲研究院的研究员们提出的一种新型预训练方法，它通过筛选出对模型训练有价值的token（可以理解为文本中的单词或符号），来提升模型的训练效率和性能。
- 模型训练全面指南：从预处理到集成,-CSDN博客
模型训练是指根据给定的数据集，使用机器学习算法来调整模型的参数，使其能够对未知数据进行准确的预测或分类。 一个好的模型训练过程可以提高模型的泛化能力，使其在实际应用中表现更好。
- 机器学习模型是如何训练的？ - 联合人工智能 - Unite. AI
这种方法不是通过模型一次运行一个数据集，而是使用分布式计算同时处理多个数据集。 由于它同时运行更多，分布式训练可以显着缩短训练模型所需的时间。
- 【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么？ - 阿里云 . . .
本文深度聚焦 AI 模型训练效率优化，全面涵盖数据预处理（清洗、归一化、增强）、模型架构（轻量级应用、剪枝与量化）、训练算法与超参数调优（自适应学习率、优化算法）等核心维度。
- 机器学习（深度学习）为什么需要训练，训练出来的模型具体 . . .
训练模型就是用已有的数据，通过一些方法（最优化或者其他方法）确定函数的参数，参数确定后的函数就是训练的结果，使用模型就是把新的数据代入函数求值。 你可以把机器想象成一个小孩子，你带小孩去公园。 公园里有很多人在遛狗。 简单起见，咱们先考虑二元分类问题。 你告诉小孩这个动物是狗，那个也是狗。 但突然一只猫跑过来，你告诉他，这个不是狗。 久而久之，小孩就会产生认知模式。 这个学习过程，就叫 training。 所形成的认知模式，就是 model。 训练之后。 这时，再跑过来一个动物时，你问小孩，这个是狗吧？ 他会回答，是 否。 这个就叫， predict。 一个模型中，有很多参数。 有些参数，可以通过训练获得，比如logistic模型中的权重。
- 训练模型 - 懂AI
通过数据收集、数据预处理、选择模型、训练模型、评估模型、优化模型和部署模型，可以让计算机从数据中学习规律和模式，实现对新数据的预测和分类。
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