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越来越依赖大模型后，会不会引发一系列别的问题？
人工智能、flash、chatgpt、部署、DeepSeek
AI飞速发展后，感觉搞IT的不会本地部署大模型，或不用下AI来工作生活，总感觉焦虑感十足。越来越依赖于大模型后，发现人们对于大模型给出来的回复的准确性往往都缺乏正确性的判断。加上不断推出的大模型，所有人都在不断学习新的AI模型的道路上，GPT还没搞明白，出来了Deepseek，Deepseek还没搞明白，马上Gemini2.0 Flash出来了。根本学不完。物极必反，AI<
浏览 156提问于2025-02-09
我能够使用fast ai对语言模型进行微调。我想从句子相似度的微调模型中提取句子嵌入。如何获得编码器模型嵌入？同样，嵌入可以与其他模型中的其他嵌入一样与点积进行比较吗？
浏览 12提问于2019-08-15得票数 1
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AI人才应该具备怎样的特质？
程序人生、开发、模型、北京同盟
AI人才逐渐被重视起来了，除了大模型开发，擅长使用AI的人，在各行各业同样是Ai人才，基于此，大家觉得，AI人才应该具备怎样的特质、能力呢？
浏览 530提问于2025-12-31
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作为企业来说，如何选择AI大模型？
企业、产品、模型、腾讯云架构师技术同盟
现在的AI大模型这么多，作为企业来说，如何选择不同的大模型产品，该考虑品牌，还是考虑其他？
浏览 90提问于2024-12-28
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何如实现 AI 对多厂商安全产品的高效适配与稳定溯源？
AI 互动体验展、部署、产品、模型、隐私
在企业安全运营的 AI 溯源场景中，通用大模型常面临内部安全数据（如资产信息、漏洞日志）的隐私保护与模型本地化部署成本之间的矛盾，同时还需应对不同厂商安全产品接口差异大的问题。请问该如何设计技术方案，在兼顾数据安全、控制部署成本的前提下，实现 AI 对多厂商安全产品的高效适配与稳定溯源？
浏览 66提问于2025-11-07
我想使用一个预先训练的伯特模型，以便在文本分类任务中使用它(我使用的是Huggingface库)。然而，预先训练过的模型是针对与我不同的领域而训练的，我有一个大的未注释的数据集，可以用来微调它。如果我只使用标记的示例并在特定任务(BertForSequenceClassification)的培训中微调它，那么数据集太小，无法适应特定领域的语言模型。这样做最好的方法是什么？谢谢!
浏览 5提问于2021-04-27得票数 1
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每次AI大师谈论微调超参数时，他们或多或少都会说这是试错。但是我们不能做一个AI来告诉AI它的超参数应该是什么吗？
浏览 0提问于2021-04-26得票数 0
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现在我想添加AI功能，它在启动时加载模型一次，接收图像，并返回结果。将来，它还将允许对数据进行注释并对模型进行微调。首先，我想在Django应用程序中加载模型，但是接下来我必须用加载的模型存储一个变量，这不是一个好的设计。对吗？
我还有别的选择吗？AI服务器必须是有状态的，我需要某种API。AI模型在Keras中实现，并从*.h5文件中加载。我考虑了一个消息队列和一个单独的AI服务器，但是除了图像处理之外，服务器还必
浏览 0修改于2022-12-19得票数 0
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可以完全信赖大模型吗？
模型、腾讯云架构师技术同盟
现在的大模型在一些方面的表现还处于成长阶段，那么自然而然会有出错的可能。比如AI代码助手，生成的代码并不能保证100%采用，在这种情况下，还敢放心用大模型吗？
浏览 181提问于2024-12-28
我想要创建序列分类bert模型。模型输入为2句。但是，我想用大上下文数据对模型进行微调，该数据由多个句子组成(标记的数量可能超过512)。如果训练数据的大小和实际输入数据的大小不同，可以吗？
谢谢
浏览 0提问于2022-03-25得票数 1
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目前行业内大数据学习路线&是否需要学习AI智能体方面技术？
大数据、数据分析、行业、模型、腾讯云智能体开发平台
另外我看现在有很多AI数据分析师的岗位，那么想从事大数据方面是否也需要学习ai大模型的相关技能。
浏览 74提问于2025-07-16
例如，框架提供了两个模型：
当我在我的模型中应用微调时，在图形中做一些小改动(在框架中有一个模块)并保存我的模型时，大小基本上是相同的：178.525 kb。首先，我感到有点惊讶的是，我的微调模型有点大，因为我只将最后一层从21个类更改为14个类，所以我希望模型文件的大小会稍微小一些，但由于差异太小，我没有注
浏览 3提问于2017-11-15得票数 0
我在caffenet中使用微调，它工作得很好，但是我在Keras 关于微调的博客中读到了这篇文章(他们使用经过训练的VGG16模型)：
“为了进行微调，所有层都应该从经过适当训练的权重开始:例如，你不应该把一个随机初始化的完全连接的网络放在一个预先训练过的卷积基础上这是因为随机初始化的权值引发的大梯度更新会破坏卷积基中的学习权重。在我们的情况下，这就是为什么我们首先训练顶级分类器，然后才开始与它并排微调卷积权。”因此，作为微调的另一步，它们在全连通层(“瓶颈特征”)之前
浏览 0提问于2017-03-20得票数 2
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AI 大模型时代，如何低成本开启一人公司？
AIGC、创业、模型
大模型时代机会风起云涌，很多内行外行一股脑涌进这个赛道。
基础设施买了一大堆，踌躇满志开启一人公司，最后发现竟是瞎忙活。请问沈欣老师，有什么专属于 AI 大模型赛道的，快速验证 idea 可行性并且验证 idea 有较高 ROI 的方法？或者说有什么坑点需要注意的。
浏览 322提问于2025-08-31
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关于如何利用大模型训练识别图片中的字体和字体具体名称？
卷积神经网络、开发、开发者、模型、腾讯
大家好，我是一个做字体收录的站长，想利用腾讯大模型AI训练，如卷积神经网络，来对字体进行识别和分类。请问该如何进行识别，有没有会开发的，和字由的Ai识字一样的功能，想寻求开发者外包定制这个功能
浏览 95提问于2024-09-14
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在计算机视觉中，如果我们没有一个大的训练集，一个常见的方法是从一个预先训练过的模型开始一些相关的任务(例如ImageNet)，并微调这个模型来解决我们的问题。
对于自然语言处理问题，能做类似的事情吗？特别是，是否有一个很好的方法来微调一个LSTM或1dcnn或其他转移学习？如果我们想对句子进行分类，那么是否有一个合理的预先训练的模型可以开始呢？
浏览 0提问于2018-05-28得票数 2
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