在PyCharm中，可以通过几种方式为不同的项目指定不同的依赖项，即管理不同项目的依赖环境。下面是一些常用的方法： 使用虚拟环境 为每个项目创建一个独立的虚拟环境是管理依赖项的最佳实践。这样，可以为每个项目安装所需的特定版本库，而不会相互干扰...

GRU（Gated Recurrent Unit）和LSTM（Long Short-Term Memory）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题，不过它们也存在着一些区别，下面从几个方面进行详...

GRU（Gated Recurrent Unit）即门控循环单元，是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，由Cho等人在2014年提出。GRU旨在解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或梯度爆炸问题，从而能够更有效地捕捉序列中的长期依赖关系。...

PEFT（Parameter - Efficient Fine - Tuning），即参数高效微调，是一种在预训练模型基础上进行微调的技术，旨在更高效地利用模型参数，减少微调所需的计算资源和时间。以下是对PEFT方法的详细介绍： 背景 预训练语言...

1. 简要解释报错原因 报错原因是尝试加载的模型文件格式不被支持。Keras 3仅支持V3 .keras文件或H5格式文件（.h5扩展名），而当前模型文件为TensorFlow SavedModel格式，无法直接通过load_model()加载。...

定义 Soft Prompt Soft Prompt是可训练的连续向量，通常被插入到预训练语言模型的输入层。与传统的文本提示不同，它不是以自然语言文本的形式呈现，而是以可学习的参数形式存在于模型训练过程中。在训练时，这些向量会随着模型的参数一起更...

以下是ChatGLM、LLaMA、BLOOM和百川（Baichuan）的对比： 模型背景 ChatGLM：由清华技术成果转化的公司智谱AI研发，是支持中英双语的对话机器人。 LLaMA：由Meta AI于2023年发布，是一个开放且高效的大型基...

以下是对大模型中常见分词器的对比介绍： Byte-Pair Encoding（BPE） 原理：从字母开始，不断找词频最高、且连续的两个token合并，直到达到目标词数。 优点：无监督学习，不需要人工标注的分词数据；能根据语料库自适应，适用范围广...

混淆矩阵是机器学习中用于评估分类模型性能的一种工具，它可以帮助我们计算出多个评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等。在不同的场景下，需要着重关注不同的指标，以下是一些常见的情况： 医疗诊断 场景描述：在疾病检测中，例如判断一个人是否患有某...

在使用matplotlib.pyplot绘图时，若显示中文title出现乱码，这通常是由于matplotlib默认不支持中文字体所导致的。下面介绍几种解决该问题的方法： 方法一：设置全局字体 可以通过matplotlib.rcParams来设置全...