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Autoencoder与降维技术:从PCA到变分自编码器 引言 在处理高维数据时,我们经常面临"维度灾难"的挑战。降维技术能够帮助我们提取数据的核心特征,减少计算复杂度,同时保留最重要的信息。自编码器(Autoencoder&…
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第一章:Open-AutoGLM是什么Open-AutoGLM 是一个开源的自动化通用语言模型(General Language Model, GLM)构建与优化框架,旨在降低大语言模型定制化开发的技术门槛。该框架集成了模型微调、数据预处理、超参数自动搜索和推理部署等…
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上下文工程是优化提供给大语言模型的tokens效用以获得更佳结果的方法。随着LLM应用复杂化,仅靠提示词工程已不够。上下文工程面临上下文腐蚀和有限注意力预算的挑战。其目标是使用少而高信号密度的tokens。实践包括:设计清晰系统提示词、定义职责单一的工…
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