当前位置：AIGC资讯 > 性能评估 第3页
-
车联网下大数据安全采集机制研究
现存的物联网协议不能够直接应用于大数据采集场景，并且常规动态网络结构和车辆节点的复杂性会随着数据量增多而加大，对安全性要求变得越来越高﹔针对车辆数据资源传输的安全性保证问题，提出了一个新的大数据收集安全机制﹔车辆信息通过大数据注册中心连接到网络后进行联合...
-
交叉验证太重要了！
首先需要搞明白，为什么需要交叉验证？ 交叉验证是机器学习和统计学中常用的一种技术，用于评估预测模型的性能和泛化能力，特别是在数据有限或评估模型对新的未见数据的泛化能力时，交叉验证非常有价值。 那么具体在什么情况下会使用交叉验证呢？ 模型性能评估：交叉...
-
AI圈巨震！微软论文曝光GPT-3.5参数量仅有200亿
最近，微软的一篇论文引发了广泛讨论，揭示了GPT-3.5的真实参数量可能只有20B，远远小于之前官方宣布的1750亿。这一曝料在AI圈内引起了巨大的震动，让人们开始重新评估这一庞大模型的性能和潜力。此论文还介绍了一个小型扩散模型CodeFusion，它只有...
-
Stability AI发布两款日语语言模型
Stability AI Japan最近发布了两款令人瞩目的日语语言模型，分别命名为“Japanese Stable LM3B-4E1T”和“Japanese Stable LM Gamma7B”。 前者具有大约30亿参数，而后者则拥有高达70亿参数的庞大...