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首先说一下，这不是一个广告哈，这网站没给我一分钱。只不过之前尝试给OpenAI充值，但是由于 “大家都懂的”问题，操作比较麻烦。对于做实验来说，使用一个方便的不...
提示，在人工智能和自然语言处理的上下文中，prompt指的是输入给语言模型的一段文本或问题，目的是引导模型生成与输入相关的回答或继续生成文本。
前面说过，“提示”现在是一门科学了，咱们不能再小看“提示”这个事情了。我想很多朋友都经历过，当你的女朋友突然发脾气，你还不知道发生了什么的时候，你的女朋友会说：...
在对大模型（如GPT）使用Prompt时，进行迭代优化过程非常重要，以不断改进Prompt的效果。以下是一个简要介绍： 1. 初始Prompt设计：开始时编写一...
论文和代码都开源了，就是这么速度（论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.08243），会正式发表在下周的2023 CVPR上，炸裂啊，...
然后你就可以打开OpenAI的网站，尝试使用chatGPT，但是它太火了，你可能遇到下面这种问题，那你就需要耐心等待。
问题 1.最近chatGPT很火，能采访一下你吗 2.你能简单介绍一下自己吗 3.训练你用了多少语聊可以说一下吗 4.那你觉得除了你以外，还有什么模型可以跟你媲...
在模型实际的应用中，一般有两种使用方法，一个是跑批数据，就像我们之前跑验证集那样。比如说我们收集到了很多需要去分类的图像，然后一次性的导入并使用我们训练好的模型...
接下来需要再做一些工作，并把我们前面搞好的模型串起来，形成一个端到端的解决方案。这个方案如下，首先是从原始的CT数据出发进行图像分割，识别可能是结节的体素，并对...
安装完之后，首先读取原来的标注文件。这个文件里记录了1000多个结节的坐标和直径信息。
前面已经把分割模型的数据处理的差不多了，最后再加一点点关于数据增强的事情，我们就可以开始训练模型了。
本周有点丧，前面几天不是忙于面试就是忙于塞尔达炸鱼，一直没更新，好在这周把这本书读完了，今天再更一篇，终于快要结束了。
上一小节修改了我们的评估指标，然而效果并没有什么变化，甚至连指标都不能正常的输出出来。我们期望的是下面这种样子，安全事件都聚集在左边，危险事件都聚集在右边，中间...
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效...
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetri...
在之前的环节，我们已经能够读取数据，并且构建了我们的Dataset类，处理了数据中各种异常情况，并把数据转换成PyTorch可以处理的样子。一般来说，到了这一步...
这几天研究的跟PyTorch没啥关系，跟深度学习也没啥关系，但是跟做项目关系很大，那就是怎么把CT影像可视化。 要完美复现代码，需要安装的扩展包simpleIT...
上一节我们理解了业务，也就是我们这个项目到底要做什么事情，并定好了一个方案。这一节我们就开始动手了，动手第一步就是把数据搞清楚，把原始数据搞成我们可以用PyTo...
学习进入第二大部分，终于能够喘口气。接下来我们要做的是使用PyTorch来完成一个大项目，这个项目的目标是从医疗影像中检测癌症。这个题目听起来好像也不是那么难，...
上一节，我们已经成功训练了我们的深度神经网络，甚至尝试了在GPU上训练。不过我们的网络仍然处于一种初级状态，只能说大概了解了炼丹炉的工作流程，炼丹的时候还有很多...
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