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    使用云计算自动缩放有效利用资源

    自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源,并降低公共云成本,以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是,由于在需要时扩展资源很重要,因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本,加快了系统完美补丁和更新升级,并提高了安全性。 然而,手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反,IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行

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    语言模型自己学会用搜索引擎了?Meta AI提出API调用自监督学习方法Toolformer

    选自arXiv 作者:Timo Schick等 机器之心编译 编辑:袁铭怿、小舟 单一的大型语言模型或许无法实现 AGI,但如果它学会使用其他工具呢? 在自然语言处理任务中,大型语言模型在零样本和少样本学习方面取得了令人印象深刻的结果。然而,所有模型都存在固有的局限性,往往只能通过进一步扩展来部分解决。具体来讲,模型的局限性包括无法访问最新信息、会对事实产生「信息幻觉」、低资源语言理解困难、缺乏进行精确计算的数学技能等等。 解决这些问题的一种简单方法就是给模型配备外部工具,如搜索引擎、计算器或日历。然而,现

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    顺序决策与基础模型如何交叉互惠?谷歌、伯克利等探讨更多可能

    机器之心报道 编辑:王强 预训练基础模型和顺序决策的研究越来越频繁地出现交叉,那么如何将两个领域的研究交融,让二者都从交叉研究中受益?这篇论文对这一问题进行了深入探讨。 在广泛数据集上基于自监督学习的预训练基础模型,已经展现出将知识迁移到不同下游任务的优秀能力。因此,这些模型也被应用到长期推理、控制、搜索和规划等更复杂的问题,或者被部署在对话、自动驾驶、医疗保健和机器人等应用中。未来它们也会提供接口给外部实体和智能体,例如在对话应用中,语言模型与人进行多轮交流;在机器人领域,感知控制模型在真实环境中执行动作

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