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OpenAI 为 GPT-3.5 Turbo 推出微调功能 (fine-tuning)

OpenAI宣布为 GPT-3.5 Turbo 推出微调功能 (fine-tuning)。 微调允许用户可以在自己的数据上训练模型并大规模运行。OpenAI 称早期测试表明,经过微调的 GPT-3.5 Turbo 可以在狭窄任务上与 GPT-4 相匹敌或超越 GPT-4。 关键点: GPT-3.5 API 的微调:OpenAI 现在允许开发者对 GPT-3.5 API 进行微调,这意味着开发者可以使用自己的数据来定制模型,使其更适合特定的应用或风格。 使用问答对进行微调:开发者可以通过提供一系列的问答对来进行微调,这样可以训练出具有特定功能或风格的模型。 Prompt 的优化:OpenAI 提供了一种方法,可以将 Prompt 嵌入到模型中,从而减少 Prompt 的长度和占用。这可以优化最多 90% 的 Prompt 占用,从而节省 API 调用的成本。 API 价格的变化:与微调功能的推出相伴随的是 API 价格的增加。微调后的模型使用费用是原来的 9 倍,但仍然比 GPT-4 的价格便宜。

PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型,使预测更加准确

时间序列数据在各行业和领域中无处不在,如物联网传感器的测量结果、每小时的销售额业绩、金融领域的股票价格等等,都是时间序列数据的例子。时间序列预测就是运用历史的多维数据进行统计分析,推测出事物未来的发展趋势。 为加快企业智能化转型进程,降低时序技术应用门槛,飞桨持续进行产品技术打磨,推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS,在电力场景数据集上经过验证,精度提升超20%。 PP-TS今天正式上线飞桨AI套件PaddleX!源码全部开放!您可以在AI Studio(星河社区)云端或者PaddleX本地端尽情探索!尝试结合到真实的业务场景中去!在工具箱模式中,您只需提供一个场景下的历史数据,PP-TS就能为您准确预测出该场景下未来一段时间内的数据情况。 数据 训练 评估测试 除PP-TS外,飞桨也提供了8种业界领先的时序预测方法,即TimesNet, TiDE, PatchTST, DLinear, RLinear, NLinear, Nonstationary Transformer和XGBoost以便您对比使用。 PP-TS核心思想 基于集成方法,相较于传统时序预测,PP...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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