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模型是什么前沿信息_模型是指什么(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

模型是什么

生成式人工智能在全球广泛掀起热潮，我国的人工智能大模型也在加快发展，“AI”成为科技领域的热词。AI是如何学习的？AI跟大模型是什么关系？市面上的大模型到底有啥区别？5分钟为你揭秘！「算网数智赋能未来」中国联通的微博视频

QwQ-32B：阿里的大模型新秀 QwQ-32B-Preview是Qwen团队开发的一个实验性AI模型，旨在提升AI的推理能力。这个模型可不是什么表情包哦，它可是阿里推理大模型的一部分。模型规格 𐟓Š 类型：因果语言模型训练阶段：预训练和后训练架构：采用了RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏差的变压器参数数量：32.5B（非嵌入参数为31.0B）层数：64 注意力头数量（GQA）：Q为40个，KV为8个上下文长度：最长可达32,768个令牌预览版的限制 𐟔’ 语言混合和代码切换：模型有时会混合使用语言或在它们之间切换，这可能会影响响应的清晰度。递归推理循环：模型可能会陷入循环推理模式，导致冗长的响应而没有结论性的答案。安全和道德考虑：该模型需要增强的安全措施以确保可靠和安全的性能，用户在部署它时应谨慎行事。性能和基准限制 𐟓ˆ 该模型在数学和编码方面表现出色，但在其他领域还有改进的空间，例如常识推理和细致入微的语言理解。总的来说，QwQ-32B-Preview展示了AI推理能力的巨大潜力，但也需要我们进一步研究和改进。

如何区分大模型和小模型？一文搞懂！你是不是也在疑惑，到底什么是大模型，什么是小模型？别急，今天我就来给你科普一下，让你对这些模型有个清晰的认识。按任务类型分类 𐟓Š 首先，按任务类型分类是最简单的一种方式。大模型可以分为生成式模型、判别式模型和混合模型。生成式模型：这些模型主要用于生成内容，比如文本、图像和音视频。典型的代表有GPT模型，它能在你输入一段文字后，生成一篇完整的文章。判别式模型：主要用于分类和预测任务，比如文本分类。Bert模型就是个典型的例子，它能在你输入一段文本后，告诉你这段文本的主题是什么。混合模型：结合了生成式和判别式的能力，既能生成内容，又能进行分类或判别任务。比如CLIP模型，它不仅能处理文本，还能处理图像。按数据模态分类 𐟌 接下来，按数据模态分类。大模型主要分为单模态模型和多模态模型。单模态模型：只能处理一种类型的数据，比如文本或图片。ResNet处理图像，BERT处理文本，都是单模态模型的典型代表。多模态模型：能同时处理多种类型的数据，比如文本和图像。CLIP模型就是个例子，它能结合文本和图像进行处理。按训练方法分类 𐟔犧„𖥐Ž是按训练方法分类，主要有预训练模型、从零训练模型和迁移学习模型。预训练模型：通常在大规模数据集上进行预训练，然后通过微调适应特定任务。GPT和BERT都是这样训练出来的。从零训练模型：从头开始训练的模型，通常在特定任务上训练，数据集要求较高。迁移学习模型：在一个任务中学习的知识迁移到另一个相关任务中，能减少训练时间并提升性能。按应用领域分类 𐟌 最后是按应用领域分类，主要分为自然语言处理、计算机视觉和语音处理模型。自然语言处理模型：专门用于处理和理解人类的语言，比如文本生成、翻译和情感分析。计算机视觉模型：用于处理和理解图像或视频数据，比如图像分类、目标检测和图像生成。语音处理模型：用于处理语音信号，包括语音识别、合成和情感分析。按模型架构分类 𐟏—️ 最后一种是按模型架构分类，主要有Transformer架构、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络。 Transformer架构：最著名的就是GPT了，广泛应用于自然语言处理和多模态任务中。卷积神经网络：主要用于计算机视觉任务中。循环神经网络和长短期记忆网络：传统上用于处理时间序列数据或语音处理任务。总结 𐟓 弄清楚模型的分类，有助于加深对模型的理解。比如说有人提到GPT，你就能知道它是一个基于Transformer架构的预训练模型，能进行自然语言处理与生成。希望这篇文章能帮你更好地理解大模型和小模型的区别！如果你还有其他问题，欢迎留言讨论哦！

金融工程：留学生的又爱又恨专业 ### 前言金融工程，这个90年代新兴的商科项目，简直是留学申请中的“香饽饽”。它的目标是培养既懂金融市场又精通数学应用的复合型人才。金融作为国民经济的核心，在促进经济高质量增长中发挥着关键作用。近年来，随着经济发展和国民财富的增加，理财需求强烈，加上金融行业的高薪吸引力，金融工程专业热度持续升温，门槛也水涨船高，让广大留学生又爱又恨。什么是金融工程？概念：金融工程是一门新兴学科，利用数学工具建立金融市场模型和解决金融问题。它本质上是通过各种衍生金融工具，如期权、期货、互换等，来管理金融领域中的各种风险。这个名字五花八门——Financial Engineering、Financial Mathematics、Mathematical Finance、Quantitative Finance 或者 Computational Finance——但不管叫什么，这都是一个融合了金融学、数学、统计学和计算机科学的交叉学科。举个例子：比如，由于气候变化，农产品可能会出现大幅增收或减产，价格会剧烈波动。价格涨幅过大可能会拉高消费者生活成本，而价格下跌过多则会伤害农民收入。因此，金融工程师们设计了各种气候和农产品期货产品，对冲农产品价格风险，保障消费者和农民免受农产品价格波动的负面影响。专业解读：简单来说，金融工程更强调应用数学模型、计算机技术等工程化手段来解决金融领域的相关问题。金融工程师（分析师）可以在政府机构、商业银行、证券公司、投资基金、咨询公司等负责金融产品的定价模型开发、量化投资管理和金融风险管理等工作。建议在“互联网+”和大数据时代背景下，资本驱动的金融行业与应用驱动的计算技术相得益彰，互联网金融的创新与发展更离不开计算机技术的进步。未来的金融学、金融工程领域的高层次人才必定是同时具备扎实计算机技术基础和金融学基础的复合型人才。如果你对数字敏感，热爱金融资本市场，同时具备一定编程能力和统计能力，乐于与人打交道，并且对薪酬有一定期待和渴望，那金融工程绝对是为你量身打造的专业！

大学学习心得 | 如何高效做文献阅读笔记有时候读完文献后，感觉大脑一片空白，完全没有收获，读了和没读一样。这可能是因为你在阅读时没有进行思考和总结。以下是一些建议，帮助你更好地从文献阅读中获取知识： 1⃣️ 思考研究方法：研究方法是什么？包括方法的具体内容和方法解决过程。 2⃣️ 关注模型场景：文章中的场景模型是什么？实验设计是否合理？ 3⃣️ 了解方法适用范围：方法适用于哪些情况？有哪些假设条件和忽略的因素？ 4⃣️ 关注研究结果：文章的主要结论是什么？这些结论是否对你有帮助？ 5⃣️ 明确研究目的：文章解决了什么问题？论文的创新点在哪里？ 6⃣️ 探索研究背景：文章的研究领域和背景是什么？这有助于你更好地理解文章。 7⃣️ 提炼思考：文章中有哪些不足？有哪些未解决的问题？未来的发展方向是什么？ 𐟒ᠤ𘃥𝩦 ‡记法：使用红橙黄绿青蓝紫七种颜色，分别标记以上七类问题。例如： 𐟔𔠧𚢯𜚧 ”究方法 𐟟 橙：模型场景 𐟟ᠩ𛄯𜚦–𙦳•适用范围 𐟟⠧𛿯𜚧 ”究结果 ✅ 青：研究目的 𐟔𕠨“：研究背景 𐟟㠧𔫯𜚦炼思考通过这些方法，你可以更好地理解和记忆文献中的关键信息，提高学习效率。

大学论文阅读指南 | 如何高效读文献？ 1. 𐟓„ 摘要摘要是对研究内容的简要总结，包括研究目的、方法和结果的概述。阅读时需要抓住核心问题，思考：研究什么问题？为什么研究这个问题？通过什么方法/模型/方案解决？主要结果是什么？结论是什么？ 2. 𐟓š 引言引言主要阐述当前的研究背景，包括哪些问题尚未解决，这个问题的重要性，前人是如何解决这些问题的，还有什么不足。作者如何解决这些问题，通过什么方法/模型，研究结果是什么。需要思考的问题包括：这个领域还有哪些问题未解决？作者研究了什么问题？为什么研究这个问题？通过什么方法解决？为什么这个方法有效？得到什么结果？这个结果有什么意义？ 3. 𐟔 结论和讨论讨论部分是通过结果的阐述来证明假设的正确性。具体步骤如下：解释研究结果，证明假设比较自己和别人研究的区别研究的意义和价值是什么研究的局限性和不足讨论部分与引言部分的区别在于，引言是提问，而讨论是回答问题。这也是论文最难的部分，需要花费大量时间。在阅读论文时，还需要思考以下问题：文章的不足或局限性在哪里，有哪些可以改进的地方？文章的数据支持之前的假设吗？哪些内容可以为之后的研究所用？作者的核心结论是什么？

ChatGPT的工作原理及效率提升 ChatGPT是如何工作的？无论你在哪个领域问它问题，它都能回答。简单来说，ChatGPT类似于GPT这种大型语言模型。本质上，它是在计算下一个词或下一句话该出现什么，这涉及到概率问题。例如，当它说到“我很...”时，它可以选择接下来的词是“开心”、“健康”、“着急”、“饿”等等。然而，需要有上下文才能确定接下来的内容。比如，上文提到了“今天天气不错”，那么概率上来说，“我很开心”是最可能的选择。每个回答和词汇都是基于上下文相关性计算得出的。通过学习大量内容，ChatGPT拥有数千亿的参数和文字。通过复杂模型找出规律后，它形成了一个庞大的神经网络。你完全不需要告诉它什么是编程、什么是视频脚本，因为它自己学会了。它知道编程是写代码，视频脚本应该是什么样子。所以我让它帮我写一个解释ChatGPT的视频脚本。它从总结的相关性中找到一个词，然后一直往下写。 ChatGPT本质上是一个语言模型，它学习别人说话的方式，但至少目前这个版本的ChatGPT还完全不理解它自己在说什么。它就像一个记忆力特别好但对很多事情一无所知的孩子，在学习大人说话。但让我们误以为它懂得一切。这也是为什么它的回答听起来非常完美，非常像人类，但经常会犯一些逻辑错误，让我们觉得它有点愚蠢。这是因为它实际上就是一个语言模型。相对于答案的准确性，ChatGPT更注重回答是否像回事。实际上，GPT也经常编造答案，也就是说它本来就不知道自己在说什么，但却在那里与你硬扯。虽然现在它可能只是简单地模仿，但当模仿变得越来越像人类，回答正确的概率达到99.9%时，它到底是真的理解了还是纯粹的模仿？这其实也是图灵测试论文中讨论过的一个问题。与其问机器能否像人类一样思考，不如问机器能否做人类能做的事情，这更有深度。我认为ChatGPT的重大突破在于极大地提高了人与机器之间的沟通效率。人与人之间主要通过文字进行沟通，而计算机通过代码进行沟通。之前，人类总是迁就计算机，无论什么事情都要先学会编程，然后将问题编写成计算机可以理解的语言，再让计算机执行。包括搜索，我们也是将问题转换成几个关键词进行搜索。然而，有了语言模型之后，情况发生了变化。计算机现在可以逐渐理解人类，我们可以直接用人类语言与它交流，然后它会翻译并执行。我们可以更轻松地将许多事情交给机器来处理，工作效率也大大提高。

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您们知道这个泡馍模型是做什么的呢

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