人工智能基金会
了解什么是人工智能,系统如何学习,哪些地方失误,以及如何在不夸大的情况下判断主张。
免费人工智能库
1019 简明英语指南、结构化学习路径和开放图书馆——由独立的 501(c)(3) 非营利组织构建,以便任何人都可以理解现代人工智能。
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每门课程都包含明确的成果、能力规划、实践活动和应用毕业设计。
了解什么是人工智能,系统如何学习,哪些地方失误,以及如何在不夸大的情况下判断主张。
在保护隐私、核查输出和保持人类问责的同时,高效使用人工智能。
评估工作场所用例,运行安全试点,衡量价值,负责任地沟通变更。
通过权利、公平、治理、安全和公共利益结果分析人工智能系统。
通过实用的系统设计,理解语言模型、检索、代理、评估、成本和部署保障。
主题曲目
跳入您关心的领域。每条赛道都有多个简单的英文指南。
全库
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主动学习是一种训练策略,模型本身会选择人类接下来应该标记哪些未标记的示例。
基础知识数据增强通过创建现有示例的修改副本(例如翻转或裁剪图像)来人为地扩展训练集。
技术的混合精度训练通过以 16 位浮点而不是 32 位执行大部分数学运算来加速神经网络训练并减少内存使用。
技术的推测性解码通过使用小型、快速的“草稿”模型来猜测前面的几个标记,然后拥有大的……,从而使大型语言模型更快地生成文本。
技术的KV 缓存存储变压器已经计算出的键和值,因此它不会为每个新令牌重做工作 - 但它可以膨胀到千兆字节。
应用领域AI 电子邮件分类使用语言模型自动阅读、排序、确定优先级并草拟收件箱的回复。
应用领域AI 日历安排工具使用自然语言和智能偏好规则查找会议时间、解决冲突并预订活动。
应用领域AI 电子表格副驾驶可让您使用简单的英语提示来分析数据、编写公式和构建图表,而无需记住函数。
语言人工智能编码器-解码器架构将模型分为两半:一半读取输入并将其压缩为丰富的内部表示,另一半......
语言人工智能交叉注意力是一种让一个序列查看另一个序列的机制:生成文本的解码器可以关注编码器的输入表示。
语言人工智能灾难性遗忘是指神经网络学习一项新任务并突然失去执行已经掌握的任务的能力。
技术的Flash Attention 是一种计算 Transformer 内部注意力步骤的巧妙方法,无需编写巨大的注意力矩阵来减慢内存速度。