ONNX (开放神经网络交换) 是一种与开源框架无关的格式，旨在实现不同机器学习框架之间的模型交换。它允许模型在一个框架 (如PyTorch或TensorFlow) 中训练，然后导出到另一个框架进行推理或进一步优化。
ONNX简化了跨各种平台和环境移动模型的过程，这在将模型集成到生产系统或在专用硬件上运行模型时非常有用。它支持广泛的运算符，并与许多机器学习工具兼容。
ONNX格式有助于实现更好的跨平台兼容性，允许开发人员利用多个框架的优势并优化部署。
神经网络中的微调是什么？
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视觉-语言模型中的图像-文本匹配是如何工作的？
“视觉语言模型（VLMs）中的图像-文本匹配涉及将图像中的视觉数据与相应的文本描述对齐，以同时理解和处理来自这两种模态的信息。该过程的核心是使用神经网络提取和表示图像和文本的特征。模型在训练期间使用包含成对图像-文本条目的大型数据集，学习将
接近搜索如何改善查询结果？
“相近搜索通过允许用户找到文本中彼此之间在特定距离内的位置的词汇，从而增强了查询结果。这种搜索方法在短语的上下文或意义依赖于单词之间关系时特别有用。例如，如果用户使用距离为3个单词的相近搜索搜索“网页开发”，搜索引擎将返回“网页”和“开发”
大型语言模型能生成真实的对话吗？
Llm不能真正理解情感或意图，但可以通过识别文本中的模式来模仿理解。例如，如果一个用户说，“我今天感觉真的很沮丧”，LLM可以根据它的训练数据做出同情的回应。然而，这是基于模式的，缺乏真正的情感理解。
LLMs分析语言上下文来推断可能的意