详解闪电发卡所售各种的ChatGPT相关产品的基本概念和产品区别
闪电发卡9个月前8499
我们在购买ChatGPT账号时由于产品众多，不能分清每个产品的不同，本篇文章就用最简单的语言让您了解ChatGPT相关产品的联系和区别。在购买ChatGPT产品之前，我们要了解ChatGPT相关的基本...
分词和嵌入 - Transformer教程
闪电发卡5个月前301
本文介绍了分词和嵌入在自然语言处理中的重要性，探讨了常见的分词方法和嵌入技术，并详细讲解了如何在Transformer模型中进行分词和嵌入。通过实例代码，帮助读者更好地理解和应用这些技术。...
残差连接（Residual Connection） - Transformer教程
闪电发卡5个月前1160
本文详细介绍了残差连接（Residual Connection）的概念及其在Transformer模型中的应用。通过对残差连接的工作原理和优势的分析，说明了其在解决深层神经网络退化问题和提高模型性能方...
学习的位置编码 - Transformer教程
闪电发卡5个月前329
本文详细介绍了Transformer模型中的位置编码原理及其重要性。通过解析正弦和余弦函数的位置编码方法，读者可以了解如何为模型提供序列位置信息，并通过示例代码掌握实际应用。进一步讨论了可学习位置编码...
正弦和余弦位置编码 - Transformer教程
闪电发卡5个月前379
本文详细介绍了正弦和余弦位置编码在Transformer模型中的应用，解释了其工作原理及优势，并提供了实现代码示例。位置编码通过为输入序列中的每个词添加位置信息，使Transformer模型能够有效识...
多头注意力（Multi-Head Attention）- Transformer教程
闪电发卡5个月前649
本篇博客详细介绍了多头注意力机制（Multi-Head Attention）的原理、优势以及在Transformer中的应用，并提供了一个简单的实现示例。无论你是NLP新手还是老手，都能从中获取有价值...
前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）- Transformer教程
闪电发卡5个月前407
前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）是深度学习中的一个重要概念，也是理解现代机器学习模型的基础。今天我们就来聊聊什么是前馈神经网络，并深入探讨一下如何使用Transf...
Transformer教程之位置编码（Positional Encoding）
闪电发卡5个月前493
Transformer模型已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流架构，其中最关键的创新之一就是位置编码（Positional Encoding）。本文将深入浅出地介绍位置编码的概念、原理以及在Tra...
Transformer教程之多头自注意力机制
闪电发卡5个月前462
大家好，今天我们要聊一聊Transformer中的一个核心组件——多头自注意力机制。无论你是AI领域的新手，还是深度学习的老鸟，这篇文章都会帮助你更深入地理解这个关键概念。我们会从基础开始，逐步深入，...
Transformer教程之序列到序列模型（Seq2Seq）
闪电发卡5个月前390
在自然语言处理（NLP）的领域中，Transformer模型无疑是近年来最具革命性的方法之一。它的出现不仅大大提高了机器翻译、文本生成等任务的精度，还推动了整个深度学习研究的进步。本文将详细介绍Tra...
揭开AI大模型的神秘面纱：一文看懂GPT-4的核心技术
闪电发卡5个月前500
近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，特别是AI大模型的崛起，给人们的生活和工作带来了深远的影响。作为其中的佼佼者，GPT-4备受瞩目。那么，GPT-4的核心技术究竟是什么？它是如何运作的？本文将带你...