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2022年5月21日
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2018年11月20日
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2020年5月1日
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Machine learning and fairness - Data Equity: Ensuring Fair Representation in AI Data Sets Video Tutorial | LinkedIn Learning, formerly Lynda.com
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7 个月之前
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开源大模型与闭源大模型：优劣势对比与未来发展 第一财经•2024-06-19 作者：王鹏 责编：张健 #opensource #ai #deepseek （本文作者王鹏，北京市社会科学院研究员） 人工智能大模型是基于深度学习技术的大规模神经网络模型，具有大量参数和复杂结构，能完成如自然语言、语音、图像处理与生成等各类复杂任务，对人工智能行业具有重要意义。中央网信办等部门在联合印发的《信息化标准建设行动计划（2024—2027年）》中提出加快推进大模型、生成式人工智能标准研制。为此研究大模型的不同发展模式，促进大模型的规范化标准化具有重要的现实意义。 一、开源闭源大模型的定义与影响分析 开源与闭源是人工智能大模型发展的两类模式，这两类模式共同构成了人工智能领域竞争与共生的多元环境。开源大模型是指那些源代码、训练数据和技术文档公开的人工智能大模型。这种开放性允许任何人查看、修改和分发模型。著名的开源大模型包括Hugging Face的Transformers和Facebook的Fairseq等。而闭源大模型则通常由个人、企业或机构开发并保密，其源代码、数据集和技术细节不对外公开，通常作为商
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