大規模な AI モデルは、易経の神秘的な研究にどのような用途があるのでしょうか?
ミストラル トリスメギストス-7B は、AI 駆動のオカルトに特化したモデルです。オカルト、形而上学、スピリチュアリティに興味がある人向けに設計されており、古代の知恵から現代のタロット占いまで、さまざまなオカルトのトピックについての洞察を提供します。
#Mistral と Trismegistus-7B は、Hermes Trismegistus に基づいた名前で、ギリシャの神ヘルメスとエジプトの神トートの要素を表しています。 Mistral 7B は、使用される Mistral 7B パラメトリック モデルを表します。
Mistral Trismegistus-7B には次の機能があります:
豊富な命令セット: モデルには約 10,000 個の高度な命令セットが含まれています。オカルト、スピリチュアリティ、神秘主義、その他多くのオカルトのトピックをカバーする質の高い指導。
高速実行: Mistral 7B パラメータ モデルに基づいてトレーニングされているため、CPU 上でも高速に実行され、ローカル PC 上でも実行できます。 。
多様性: このモデルは単なる「ポジティブなエネルギー」モデルではなく、あらゆる形式のオカルト タスクと知識に基づいてトレーニングされているため、次のような制限を受けません。創造性を犠牲にしてポジティブさを選択する他のモデル。
データセット: モデルは GPT-4 によって生成された合成データセットを使用してトレーニングされます。このデータセットは 35,000 を超えるサンプルで構成され、科学、精神性、神秘主義、その他の関連知識。
モデルは数多くのオカルトトピックをカバーしています: 占星術、錬金術、タロット、霊媒とチャネリング、エネルギーヒーリング、ヨガと瞑想、スピリチュアル数学、ルーン学、魔法と魔術、神秘主義、カバラ、スピリチュアルな実現、意識の拡大、スピリチュアルな目覚め、クリスタルヒーリング、カラーセラピー、ライトセラピー、生まれ変わり、魂の契約、スピリチュアルな教師と指導、神聖幾何学科学、オーラとチャクラ、神秘的な経験、神秘的なシンボル、神秘的な伝統そして宗派、神秘的な書物や古典、神秘的な儀式や実践。
ミストラル トリスメギストス 可能な役割:
催眠術師: このモデルは、催眠術や深い瞑想のためのガイド付きテキストやスクリプトを生成するために使用できます。ただし、専門的な催眠療法に代わるものではありません。
モデルはさまざまな魔法の儀式、呪文、呪文に関する情報を提供する場合がありますが、これらは通常、娯楽または教育目的のみです。
占い師: モデルは、タロット カード、精神的な数学、占星術などのさまざまな形式の占いを模倣し、いくつかの基本的な説明と提案を提供します。
ミディアム/心霊: モデルは霊界や他の次元のエンティティと実際に通信することはできませんが、そのような通信を模倣するテキストを生成できます。
エネルギー ヒーラー: モデルは、レイキ、気功などのエネルギー ヒーリングの形式に関する基本的な情報とガイダンスを提供できますが、実際のヒーリングを実行することはできません。
スピリチュアル グル: モデルは、スピリチュアルな成長と覚醒に関する一般的なアドバイスや情報を提供できますが、個人的なスピリチュアルな指導者や指導に代わるものではありません。
オカルト主義者: このモデルは情報源として機能し、オカルトの歴史、理論、実践に関する詳細な情報を提供します。
道教/僧侶: 場合によっては、モデルは、特定の宗教的または精神的な伝統に関連した祈り、呪文、またはその他の儀式テキストを生成することもできます。
手相や個人の出生占いに興味があるかどうかにかかわらず、Mistral Trismegistus-7B は詳細な洞察とガイダンスを提供します。これは、さまざまな手の線の象徴的な意味、手のひらの質感によって表される感情状態、およびその他の関連情報を理解するのに役立ちます。
アドレス: https://huggingface.co/teknium/Mistral-Trismegistus-7B
開発者: https://github.com /teknium1
中国に目を向けると、大規模な AI デジタル モデルも易経で広く使用できるでしょうか?
いくつかの情報によると、易経に関する数学的研究を行った多くの人々は、周易係数を物事間の相互関係や影響を説明するために使用される定量的な指標であると考えています。大規模な AI モデルでは、Zhouyi 係数は数値間の相関関係と規則性を記述するために使用され、それによって AI 大型モデルが Zhouyi の思想をよりよく理解し、適用するのに役立ちます。 Zhouyi 係数を導入することにより、AI の大規模モデルは複雑で非線形のデータや現象をより適切に処理できるようになり、さまざまな分野で広く使用されています。
具体的には、Zhouyi 係数の役割は主に次の側面に反映されます:
1. 数値間の相関関係の説明: Zhouyi 係数は次のような説明に使用できます。数値間の相関関係と相互影響は、AI 大規模モデルが数値間の関係をよりよく理解するのに役立ちます。
2. 数値の規則性を明らかにする: Zhouyi 係数は数値の規則性を明らかにするためにも使用できるため、大規模な AI モデルが将来の傾向や変化をより正確に予測できるようになります。
3. 最適化アルゴリズムとモデル: Zhouyi 係数を導入することで、AI 大型モデルのアルゴリズムとモデルをさらに最適化でき、それによって AI の精度と信頼性が向上します。モデル。
4. 応用分野の拡大:周易係数の応用範囲は非常に広く、金融、医療、教育などのさまざまな分野に応用でき、社会貢献に貢献します。これらの分野は、さまざまな複雑さ、問題、課題をより適切に処理するために役立ちます。
大規模な AI モデルにおける新しい概念として、Zhouyi 係数は数値の相関性と規則性において重要な役割を果たします。 Zhouyi 係数の導入により、AI の大規模モデルは複雑で非線形のデータや現象をより適切に処理できるようになり、さまざまな分野でより広く使用されるようになります。将来的には、技術の継続的な進歩と応用分野の継続的な拡大に伴い、周易係数が果たす役割はますます重要になるでしょう。
以上が大規模な AI モデルは、易経の神秘的な研究にどのような用途があるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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