新闻中心 
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01-22使用BERT模型进行情感分类的方法有哪些？BERT是一种用于自然语言处理的技术，它可以广泛应用于各种任务，其中包括情感分类。情感分类是文本分类的一种特殊形式，其目标是确定文本所表达的情感，如正面、负面或...
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01-22语言模型的偏见与自我校正方式研究语言模型的偏见是生成文本时可能对某些人群、主题或话题存在偏向性，导致文本缺乏公正、中立或包含歧视性。这种偏见可能来自训练数据选择、训练算法设计或模型结构等因素。...
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01-22高斯混合模型(GMM)简介高斯混合模型是一种统计模型，由多个高斯分布组合而成。它被广泛应用于数据集的分布表示、分类和聚类任务。高斯混合模型因其实施简单且相较于其他模型具有多个优势而备受青...
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01-22拒绝采样在大型模型训练中的原理和应用在大型语言模型的训练中，拒绝采样是一种常见的技术。它基于目标分布的概率密度函数进行采样，以生成符合目标分布的样本。拒绝采样的目的是增加训练数据的多样性，从而提高...
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01-22优化神经网络训练：减少数据使用量的主动学习策略主动学习是一种通过利用人类专家知识指导神经网络学习的方法，以提高模型性能和泛化能力。它通过少量数据来实现这一目的。主动学习的好处不仅在于节省了采集大量标注数据的...
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01-22图像标注的方法及应用场景常见的介绍在机器学习和计算机视觉领域，图像标注是将人工标注应用于图像数据集的过程。图像标注方法主要可以分为两大类：手动标注和自动标注。手动标注是指人工标注者通过手动操作对...
