机器学习模型优化第2页

全面解析qwen2与lora的合并及其应用潜力

2个月前 (03-21)CN2资讯

本文将深入探讨qwen2与lora的合并操作，包括环境准备、合并步骤、性能评估及其在科研与工业中的应用潜力。通过分享实践经验和常见问题解决方案，帮助开发者更好地理解如何利用这两种技术的结合，提升模型表现和开发效率。...

2个月前 (03-21)CN2资讯

在这篇文章中，我们深入解析了LoRA微调技术的原理和实践，提供了详细的代码示例，帮助你轻松上手。无论是在自然语言处理还是计算机视觉领域，LoRA都能以低计算成本实现高效的模型适应。通过本教程，你将掌握环境准备、数据处理、模型训练与优化的全面步骤，助你在AI项目中取得更优秀的成果。...

2个月前 (03-21)CN2资讯

本文深入探讨了XGBoost在商品点击率预测中的应用，阐述了其独特优势以及如何通过数据准备、模型训练和评估指标来提升预测准确性。无论你是电商从业者还是数据科学爱好者，这篇文章将为你提供实用的策略和见解，助力提高商品的点击率与转化率。...

2个月前 (03-20)CN2资讯

本文深入分析了大型语言模型（LLM）中的机器幻觉问题，包括其产生原因、影响用户体验的方面，并探讨了有效的识别与解决方案。通过了解机器幻觉的本质，帮助读者更好地利用LLM技术，同时提升信息的准确性与可靠性。...

2个月前 (03-19)CN2资讯

本文深入探讨如何绘制YOLO模型的平均精度曲线图，帮助用户了解模型性能，并通过准确率和召回率的分析，实现模型的持续优化。无论你是机器学习新手还是专家，本文将为你提供实用的工具与方法，使你能轻松掌握YOLO模型的评估与改进过程。...