AI百科
什么是基准测试(Benchmarking)
基准测试(Benchmarking)是一种评估和比较系统性能的方法,通过一系列标准化的测试程序来测量系统的性能表现。这种测试可以帮助确定系统在特定条件下的性能...
什么是面部识别(Facial Recognition)
面部识别(Facial Recognition)是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它通过采集含有人脸的图像或视频流,自动检测和跟踪人脸,进一步对...
什么是向量数据库(Vector database)
向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库系统。用于表示多维度的数据点,例如在机器学习和人工智能中使用的数据。在向量数据库中,数据被表示为向量,这...
什么是鲁棒性(Robustness)
鲁棒性(Robustness)是指一个系统、模型或实体在面对输入数据中的扰动、噪声、异常值或设计参数变化时,仍能保持其预期功能、性能稳定且结果准确的能力。鲁...
什么是隐藏层(Hidden Layer)
隐藏层(Hidden Layer)是人工神经网络中的中间层,位于输入层和输出层之间。作用是对输入数据进行特征提取和变换,为最终的输出层提供高层次特征。隐藏层之...
什么是TTS(Text To Speech)
TTS(Text to Speech)即文本转语音技术。是一种将文本信息转化为自然语音输出的技术。通过TTS技术,计算机可以将输入的文本自动转换成自然语音,模拟出人类...
什么是思维树(Tree of Thought, ToT)
思维树(Tree of Thought, ToT)是一个开创性的框架,旨在增强大型语言模型(LLM)的推理能力。这种方法模拟了人类解决问题的认知策略,使LLM能够以结构化的...
什么是上下文嵌入(Contextual Embedding)
上下文嵌入(Contextual Embedding)是一种将词汇映射到向量空间的技术,它为每个词生成一个基于其上下文的表示。这些表示能够捕捉词汇在不同上下文中的多样...
什么是合成数据(Synthetic Data)
合成数据(Synthetic Data)是一种非人工创建的数据,通过计算算法和模拟生成,用以模仿真实世界数据。它具有与实际数据相同的数学特性,但不包含相同的具体...
什么是交叉验证(Cross-validation)
交叉验证(Cross-validation)是统计分析中一种重要的模型验证技术,主要用于评估模型在未知数据上的泛化能力。它通过将数据集分割成若干个子集,然后使用不...
什么是模型泛化(Generalization)
模型泛化(Generalization)是机器学习中的一个核心概念,指的是模型在训练数据之外的新数据上的表现能力。换句话说,泛化能力衡量的是模型能否在未见过的样...
什么是模型量化(Model Quantization)
模型量化(Model Quantization)是深度学习模型优化中的一项关键技术,它通过减少模型参数的位宽来降低模型的存储和计算需求,从而提高模型在各种硬件平台上...
什么是奖励模型(Reward Model)
奖励模型是强化学习中的一个核心概念,用于评估智能体在特定状态下的行为表现。在大型语言模型(LLMs)中,奖励模型通过对输入的问题和答案进行评分,指导模...
什么是上下文窗口(Context Window)
上下文窗口指的是在自然语言处理(NLP)任务中,模型在处理一个特定输入时所考虑的上下文信息的范围。具体来说,它决定了模型在生成或理解文本时,可以同时看...
什么是视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs)
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs)是一种多模态人工智能系统,它结合了图像和文本的处理能力,以执行高级视觉语言任务,如视觉问答(Visual Ques...