AI圈公开的秘密：天下模型一大抄

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... 2024-04-17 01:00 .. 他大约一半的客户从GPT-4或Anthropic的Claude模型中获取数据，并用它来改进自己的模型。
    许多公司也从ShareGPT获得此类数据，ShareGPT是一个开发人员分享使用OpenAI模型生成答案的网站。
    小型开发商的模型通常基于MetaPlatforms或MistralAI免费提供的流行开源模型，但通过融合OpenAI模型的答案，可以显著提高这些模型输出内容的质量。
    Han表示，一些开发人员正在使用一项名为OpenPipe的服务来自动化这一过程。
    “在一个尚未建立明确规则的新生态系统中，就会发生这种情况，”MenloVentures董事总经理MattMurphy表示，该公司投资了OpenAI的竞争对手Anthropic。
    Murphy说：如果大家都使用相同的数据，你怎么能比其他人更出色呢?目前尚不清楚OpenAI、谷歌、Anthropic和其他大型开发商 .. UfqiNews ↓ 0

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

... 理解计算：从根号2到AlphaGo -21: 第8季深度学习发展简史-2 ⟶

... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶