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设计和训练人工智能模型的意义是什么？前一篇：《人工智能模型训练技术，正则化！》序言：人工智能模型的真正价值在于其实际应用，而不仅仅停留在理论阶段。本节将通过一个简单而常见的应用场景，展示如何将前面几节所设计和训练的模型应用于实际问题。我们将使用训练好的模型对句子进行分类，具体来说，识别社交平台上用户评论的类别。通过这样的技术，社交平台可以实时分析用户的情绪，迅速采取适当的响应措施，比如缓解冲突、提升用户体验，甚至优化平台的推荐算法。

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人工智能模型训练技术：随机失活，丢弃法，Dropout前一篇：《探索训练人工智能模型的词汇大小与模型的维度》序言：Dropout 是神经网络设计领域的一种技术，通常我们把它翻译成随机失活或者丢弃法。如果训练神经网络的时候不用 Dropout，模型就很容易“读死书”，也就是过拟合，结果可能导致项目失败。

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人工智能同样也会读死书----“过拟合”上一篇：《“嵌入”在大语言模型中是解决把句子转换成向量表示的技术》序言：我们常常会说某某人只会“读死书”，题目稍微变一点就不会做了。这其实是我们人类学习中很常见的现象。可是你知道吗？人工智能其实更容易“读死书”。不过在人工智能领域，我们有个听起来高大上的说法，叫“过拟合”。说白了，“过拟合”就是人工智能的“读死书”现象。在这个小节我们就来聊聊怎么让人工智能少“读死书”。注意，我说的是“少”，因为这个问题没办法完全消除，只能尽量降低。

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“嵌入”在大语言模型中是解决把句子转换成向量表示的技术上一篇：《人工智能是这样理解“情绪”的》序言：这段话要优化吗？““嵌入”是一种将句子、单词或其他语言单位转换为向量表示的技术。这个向量通常位于高维空间中，它以一种能够表达相似性的方式编码出文本的含义或上下文。嵌入层的作用就在于把离散的语言符号（如单词或句子）转换成连续的向量，使得模型能更好地理解和处理语言之间的关系。其实我们人类的大脑也是这样干的，只是我们自己无法感知而已，我们最终得到的就是某个“记忆”，可以供人类随时使用的“记忆”也就是特征，所以让人工智能来识别人类说话中包含的情绪也只是将整句话转换成了

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研发LLM模型，如何用数值表示人类自然语言？上一篇：《人工智能——自然语言处理简介》序言：人工智能大语言模型（LLM）如何理解人类的自然语言？这个过程的核心在于将文本转化为计算机能处理的数值形式，经过计算，最终达到对语言的理解。起初，我们只是简单的随便用一个数字来表示一个单词或一个词根，但随着研究深入，我们发现，不同的数值表达方式能显著提高模型对语言的理解效果。因此，在构建大语言模型（LLM）时，关键的一步是将人类语言转化成合适的数值表示，以便模型能够接收、处理并生成有效的输出。好了，让我们进入正题。

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人工智能--自然语言处理简介上一篇：《人工智能模型训练中的数据之美——探索TFRecord》序言：自然语言处理（NLP）是人工智能中的一种技术，专注于理解基于人类语言的内容。它包含了编程技术，用于创建可以理解语言、分类内容，甚至生成和创作人类语言的新作品的模型。在接下来的几章中，我们将会探讨这些技术。此外，现在有许多利用 NLP 的服务来创建应用程序，比如聊天机器人（它们属于应用，属于Agent应用开发），但这些内容不在知识的范围之内——我们将专注于 NLP 的基础知识（实现原理），以及如何进行语言建模，使您可以训练神经网络,教导电

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全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（三）前一篇：《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（二）》序言：前面两节中，我们介绍了大语言模型的设计图和实现了一个能够生成自然语言的神经网络。这正是现代先进人工智能语言模型的雏形。不过，目前市面上的语言模型远比我们设计的这个复杂得多。那么，它们到底复杂在什么地方？本节将为你详细介绍，这些模型是如何通过一些关键技术使得神经网络在特定领域的表现达到甚至超越人类水平的?总结起来就是下面的九个方面。

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如何优雅地将AI人工智能在线客服嵌入企业网站随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的企业意识到，将AI客服嵌入企业网站是提升客户体验、提高工作效率的重要手段。相比于传统的人工客服，AI客服可以24/7全天候服务，不仅能有效处理大部分用户问题，还能够显著降低运营成本。这种智能化的解决方案已经成为企业竞争力的重要组成部分。本文将详细介绍如何优雅地将AI客服集成到网站中，无论您是技术新手，还是经验丰富的开发者，都能轻松上手。