跳到主内容

AI基础百科

共1972篇文章

AI基础百科栏目解释 AIGC、提示词、Agent、RAG、Token、模型、工作流、检测与认证等常见概念,适合新手快速补齐 AI 工具使用前的基础知识。

文章分类
排序方式

最新发布

指令数据的质量怎么判断?多样与覆盖

指令数据的质量不看单条漂不漂亮,而看整体是否多样、覆盖够不够广,本文讲清盘点分布与补缺口的完整流程,聚焦指令数据质量。

AI基础百科

近期文章

热门排行

更多文章

  1. 数据增强的具体手法有哪些?改写与回译

    数据增强在不改变含义的前提下,用改写、回译、同义替换等手法把一份语料变出多个版本,让模型多见不同说法,本文聚焦数据增...

  2. 数据投毒是怎么混进去的?坏样本的路径

    数据投毒指坏样本借开源爬取、第三方数据集、人工标注、合成管道混进训练集,让模型学出错误倾向,本文聚焦数据投毒。

  3. 数据并行是怎么分工的?各练各的再汇总

    数据并行把一批数据切给多张卡,每张卡各练一个相同的模型副本,算完再把梯度汇总同步,效果等价于单卡训完整个大批次,本文...

  4. 张量并行是怎么切开一层的?关键步骤一次讲清

    张量并行把单层内部的矩阵运算横竖切开,分给多张卡各算一块再拼接结果,解决模型单卡放不下的问题,本文聚焦张量并行。

  5. 「数据看起来干净就不用清洗」错在哪?

    人眼可见的干净只覆盖表层,错漏、口径不一、隐性重复扫读根本发现不了。本文讲清机器检查和抽检三步工序,说透数据清洗的工...

  6. 「自己标的数据一定更好」错在哪?

    自建只是具备更好条件,质量高低全看流程;规范、双标、抽检缺位,自建可能比公开集更糟。本文讲清三件套和一致率验收,说透...

  7. 「继续训练越久越好」错在哪?通俗版解释

    该停的时点是验证效果见顶,不是 loss 停止下降;多练的部分在用泛化换拟合。本文给出停止信号和再练的正确姿势,说透...