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在我们训练大型语言模型时，我们必须面对版权和公平使用的问题。由于网络爬取的未筛选性质，你必须诉诸公平使用（从每个人那里获得许可证将非常困难）。模型的生成性可能会对争论公平使用提出挑战（可以与人类竞争）。在什么水平上进行调控（语言模型还是下游应用）是有意义的？这个领域正在迅速发展，需要深入的法律和人工智能专业知识才能做出明智的决定！
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最近在读一本书《学习突围》，作者是常青，知乎大V。对他的一些回答非常认同，受益匪浅，特此买来纸质书籍细细学习一番！ 1.【学习心态】（拖延症、自控、执行力、专注力） 2.【学习方法】（搜索力、高效阅读、高效笔记、记忆力、如何写作） 3.【学习习惯】（时间管
1.操作系统win10 64位 2.合理的上网方式，需要正常访问google,最好有40G以上流量 3.安装VS2022，笔者使用的是社区版，并选中C++相关，笔者设置如下 注意，win10的sdk需要是10.0.22621.0，其他版本可能导致编译不通过，而且这个版本会根据webrtc源码的更新而发生变化 4.安装
1.分类的目的 找到一条线把白点和黑点分开。这条直线是使 权重向量成为法线向量 的直线。(解释见下图) 直线的表达式为： ω ⋅ x = ∑ i = 1 n ω i ⋅ x i = 0 omega·x = sum_{i=1}^nomega_i · x_i = 0 ω ⋅ x = i = 1 ∑ n ω i ⋅ x i = 0 ω omega ω 是权重向量 权重向量就是我们想要知
本人作为一个深度学习小白，往往读论文只关注文章的pipeline是如何work的。忘记考虑数据对于模型的影响，也就导致对于论文的实验部分不太重视。对于同一个模型在不同数据集上性能差距很大也没有关注，故本文简单介绍一下数据对于模型性能的影响。 数据增强是很多论文
在机器学习里可以看到有一些必要的步骤， 这些步骤是可以作为workflow 自动化的。 而且流水线可以对每个fold来进行处理， 这样很大程度避免了数据泄露。 这也是为什么使用流水线的原因。 使用机器学习的时候很容易落入一个陷阱， 就是泄露你的训练数据到测试数据。 为
10.1.1 什么是 kNN 学习 kNN算法（k-Nearest Neighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。 10.1.2 kNN 算法步骤 kNN算法的步骤如下： 计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。 选取
11.1.1 基本概念 特征（feature） ：在机器学习中， 特征 是指从数据中提取的用于描述样本的属性或信息。 相关特征（relevant feature） ：对当前学习任务 有用 的属性称为 “ 相关特征 ”。 无关特征（inrelevant feature） ：对当前学习任务 无用 的属性称为 “ 无关特征 ”。 冗余特
所谓的计算机就是一种计算器，而计算器其实是：『 接受用户输入指令与数据，经由中央处理器的数学与逻辑单元运算处理后， 以产生或储存成有用的信息 』。因此，只要有输入设备（不管是键盘还是触摸屏）及输出设备（例如计算机屏幕或直接由打印机打印出来），让你
λ对Jcv和Jtrain的影响 假设该模型为四阶多项式 当λ很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大 当λ很小时，表示模型几乎没有正则化，而四阶多项式的模型十分弯曲，所以此时模型过拟合，Jtrain很小，
1.终端运行scrapy startproject scrapy_read,创建项目 2.登录读书网,选择国学(随便点一个) 3.复制链接(后面修改为包括其他页) 4.创建爬虫文件,并打开 5.滑倒下方翻页处,右键2,点击检查,查看到a标签网址,复制 6.修改爬虫文件规则allow(正则表达式),\\\'d\\\'表示数字,\\\'+\\\'表示多个,\\\'.\\\'使\\\'.\\\'生效
