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標(biāo)簽 > 模型
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摘要 盡管常見的大規(guī)模視頻-文本預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)在很多下游任務(wù)取得不錯的效果,現(xiàn)有的模型通常將視頻或者文本視為一個整體建模跨模態(tài)的表示,顯示結(jié)合并建模細(xì)粒...
主要是介紹 如何對spmv算法進(jìn)行優(yōu)化 。Spmv,即稀疏化的矩陣向量乘操作,關(guān)于稠密的矩陣向量乘操作,已經(jīng)在上一篇文章中介紹過了。關(guān)于稀疏kernel...
2023-05-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)存儲模型 1573 0
一種易于實現(xiàn)的無外部設(shè)備IMU校準(zhǔn)方法
在閱讀論文 《A Robust and Easy to Implement Method for IMU Calibration without Ext...
SAM 是一個提示型模型,其在 1100 萬張圖像上訓(xùn)練了超過 10 億個掩碼,實現(xiàn)了強(qiáng)大的零樣本泛化。許多研究人員認(rèn)為「這是 CV 的 GPT-3 時...
?在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO加速YOLOv8-seg實例分割模型
benchmark_app是OpenVINOTM工具套件自帶的AI模型推理計算性能測試工具,可以指定在不同的計算設(shè)備上,在同步或異步模式下,測試出不帶前...
2023-05-24 標(biāo)簽:開發(fā)板模型目標(biāo)檢測 960 0
?2022年,集成電路半導(dǎo)體行業(yè)最熱的頭條是“EDA被全面封鎖”。如何突破EDA封鎖,成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵詞,也是群體焦慮。在全球市場,有人比喻EDA是“...
如何對挑選出的demonstration示例進(jìn)行排序
在demonstration selection的方法中,其中有部分方法也考慮到demonstration內(nèi)部示例之間的順序,雖然有的論文里提及他們的I...
2023-05-23 標(biāo)簽:模型icl數(shù)據(jù)集 801 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個關(guān)鍵。 本文會涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2124 0
GPT-4 的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法
在 GPT-4 的發(fā)布報道上,GPT-4 的多模態(tài)能力讓人印象深刻,它可以理解圖片內(nèi)容給出圖片描述,甚至能在圖片內(nèi)容的基礎(chǔ)上理解其中的隱喻或推斷下一時刻的發(fā)展。
2023-05-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型語言模型 3016 0
你是什么時候?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)失去信心的?
這就使得,原本深度學(xué)習(xí)被詬病可解釋性問題,其實不再是問題。因為從業(yè)務(wù)頂層已經(jīng)被拆分,拆分成一個個可以被人理解的因子,無法被合理解釋的因子,項目啟動的評審...
2023-05-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 565 0
如何使用FasterTransformer進(jìn)行單機(jī)及分布式模型推理
最近幾個月,隨著ChatGPT的現(xiàn)象級表現(xiàn),大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。而模型推理是抽象的算法模型觸達(dá)具體的實際業(yè)務(wù)的最后一公里。 但是在這個環(huán)節(jié)中,仍然還...
模型在學(xué)習(xí)可轉(zhuǎn)移的語義分割表示方面的有效性
當(dāng)前語義分割任務(wù)存在一個特別常見的問題是收集 groundtruth 的成本和耗時很高,所以會使用預(yù)訓(xùn)練。例如監(jiān)督分類或自監(jiān)督特征提取,通常用于訓(xùn)練模型...
一定要「分詞」嗎?Andrej Karpathy:是時候拋棄這個歷史包袱了
首先,Karpathy 認(rèn)為,Tokenization 引入了復(fù)雜性:通過使用 tokenization,語言模型并不是完全的端到端模型。它需要一個獨(dú)立...
2023-05-17 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型 1551 0
援引自 mPLUG-Owl,這三個工作的主要區(qū)別如圖 1 所示,總體而言,模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略方面大同小異,主要體現(xiàn)在 LLaVA 和 MiniGPT4 ...
使用Alpaca-Lora進(jìn)行參數(shù)高效模型微調(diào)
在推理時,將左右兩部分的結(jié)果加到一起即可,h=Wx+BAx=(W+BA)x,所以,只要將訓(xùn)練完成的矩陣乘積BA跟原本的權(quán)重矩陣W加到一起作為新權(quán)重參數(shù)替...
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