当前位置: 首页 > news >正文 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 news 来源:原创 2025/5/16 9:16:02 深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 在您的代码中,提示词的更新方向是通过梯度下降算法确定的,这是深度学习中最基本的优化方法。 一、梯度下降与更新方向 1. 核心公式 对于可训练参数 θ \theta θ(这里是提示词嵌入向量),梯度下降的更新公式为: 相关文章: 前端缓存策略 Milvus(23):过滤 中国近代史2 工业场景轮式巡检机器人纯视觉识别导航的优势剖析与前景展望 uniapp 弹窗封装(上、下、左、右、中五个方位) 【FFmpeg+SDL】使用FFmpeg捕获屏幕,SDL显示 win10下安装redis并设置开机自启动 前端的面试笔记——JavaScript篇(二) 口播视频怎么剪!利用AI提高口播视频剪辑效率并增强”网感” MATLAB安装全攻略:常见问题与解决方案 Linux | Linux系统安装虚拟机教程(超级简单) 以项目的方式学QT开发(一)——超详细讲解(120000多字详细讲解,涵盖qt大量知识)逐步更新! 比亚迪跨界降维打击!将正式宣布跨界,进入两三轮电动车电池市场 解决xxx.jar中没有主清单属性的问题 ubuntu18 设置静态ip Milvus Docker 部署教程 内网互通原则详解! 设计并应用一个IIR-ButterWorth-Filter的例子 LLM笔记(三)位置编码(1) 【Matlab】最新版2025a发布,深色模式、Copilot编程助手上线! 讲座|消逝之钟:《红楼梦》与《布登勃洛克一家》中的时间观 “免签圈”扩容,旅游平台:今年以来巴西等国入境游订单显著增加 伊朗最高领袖顾问:伊朗愿承诺永不制造核武,换取美解除制裁 人民日报民生观:转人工客服,怎么这么难? 加强战略矿产出口全链条管控将重点开展哪些工作?商务部答问 科技部等七部门:优先支持取得关键核心技术突破的科技型企业上市融资
深度学习中的提示词优化:梯度下降全解析 在您的代码中,提示词的更新方向是通过梯度下降算法确定的,这是深度学习中最基本的优化方法。 一、梯度下降与更新方向 1. 核心公式 对于可训练参数 θ \theta θ(这里是提示词嵌入向量),梯度下降的更新公式为: