AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型,通常包含数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过海量数据训练,具备强大的特征提取和模式识别能力,能够处理复杂的任务和数据。
```python
示例:PyTorch环境配置
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms
检查CUDA是否可用
print(torch.cuda.is_available)
```
1. 需求分析与数据准备:明确应用场景,收集清洗数据
2. 模型选择与构建:根据需求选择开源预训练模型
3. Prompt工程:设计有效Prompt控制模型输出
4. 微调与优化:针对特定任务进行模型微调
5. 部署与测试:将模型部署到生产环境
```python
数据加载与预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor,
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
模型构建
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
1. 具身自主学习算法:机器人自主探索和新技能自学习方法
2. 模型自主演进技术:动态环境中的模型适应能力提升
3. 科学推理能力增强:突破现有大模型推理算法边界
4. 复杂任务长程规划:提升智能体在长程任务中的规划能力
持续跟踪最新研究进展
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