什么是监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT） – AI百科知识
监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是机器学习和自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，它通过在预训练模型的基础上利用标注好的数据集进行进一步训练，以提升模型在特定...
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什么是合成数据（Synthetic Data） – AI百科知识
合成数据（Synthetic Data）是通过计算算法和模拟生成，可以用于训练机器学习模型，特别是在真实数据难以获取或涉及隐私问题时。在医疗、金融等领域，合成数据可以保护敏感信息，同时提供足够的数据进...
什么是基础模型（Foundation Models） – AI百科知识
基础模型（Foundation Models）是人工智能领域的一个重要进步，它们通过在大规模数据集上的预训练，为各种任务提供了强大的能力和灵活性。通过适当的评估和定制，基础模型可以为企业带来显著的价值...
什么是生成对抗网络（GANs） – AI百科知识
生成对抗网络（GANs）由Ian Goodfellow等人在2014年提出，是一种深度学习模型，通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——的对抗训练来生...
什么是微调（Fine-Tuning） – AI百科知识
微调（Fine-Tuning）作为深度学习中一种重要的迁移学习技术，通过利用预训练模型的知识，有效解决了数据稀缺和任务特定性强的问题。通过合理的实践和应用，我们可以充分发挥Fine-Tuning的优势...
什么是交叉验证（Cross-validation） – AI百科知识
交叉验证（Cross-validation）是机器学习领域中的一种关键技术，其核心目的是衡量模型在未见过的新数据集上的表现，从而更准确地预测模型在实际应用中的性能。通过将数据集分成若干个子集，每个子集...
什么是人工智能对齐（AI Alignment） – AI百科知识
人工智能对齐（AI Alignment）是指确保人工智能系统的行为与人类的意图和价值观保持一致的领域。核心目标可以概括为四个关键原则：鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretabi...
什么是语义理解（Semantic Understanding） – AI百科知识
语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。语义理解旨在理解和解释文本的内在含义，不仅仅是对单词或短语的...
什么是元学习（Meta-Learning） – AI百科知识
元学习也称为“学会学习”，是机器学习的一个子类别。它训练人工智能（AI）模型以自行理解和适应新任务。与传统的监督式学习不同，元学习过程涉及多种任务，每个任务都有自己的数据集。元学习算法通过在多个学习事...
什么是图像生成（Image generation） – AI百科知识
图像生成（Image generation）的研究历史可以追溯到20世纪60年代，最初主要依赖于数学模型和算法来生成简单的图像。随着技术的发展，图像生成已经从2D图像生成发展到3D图像、动画生成，再到...