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• 大語言模型Fine-tuning踩坑經(jīng)驗分享

  當然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長的外推能力，主要在于，注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長度，取決你的需求。對于對話模型，往往不需要那么長的外推能力。但對于想做知識庫領(lǐng)域相關(guān)的應用， 需要模型能夠看更多的內(nèi)容，是有這個需求的。...

  714次閱讀 · 0評論 gpu數(shù)據(jù)處理ChatGPTLLM
  

• 人工智能的四種技術(shù)發(fā)展

  由于GPU具有強大的計算能力，因此可以配置為訓練人工智能和深度學習模型(通常是同時進行)。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計算優(yōu)勢。...

  741次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能計算機視覺機器學習自然語言處理

• 如何利用人工智能和自主性加速OODA循環(huán)？

  先進傳感和信息管理技術(shù)的全球系統(tǒng)可提供越來越多的跨所有領(lǐng)域和作戰(zhàn)環(huán)境收集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可通過聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)訪問，聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用開放標準和硬件/軟件接口來發(fā)現(xiàn)、分類數(shù)據(jù)，并與所有領(lǐng)域、層級和安全級別的授權(quán)合作伙伴交換數(shù)據(jù)。...

  1867次閱讀 · 0評論 人工智能機器學習電磁頻譜
  

• 深度解讀各種人工智能加速器和GPU上的LLM性能特征

  在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統(tǒng)的深度學習基準來提供對其能力的詳細評估與分析。...

  1095次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能深度學習AI芯片
  

• 機器學習需要掌握的九種工具盤點

  機器學習是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可以解決這個問題！在這一方面，Mikhailiuk 推薦了兩個工具：Docker 和 Conda。...

  461次閱讀 · 0評論 操作系統(tǒng)機器學習自然語言處理Docker
  

• 基于機器視覺技術(shù)的人車路特征提取中的應用案例

  MSA-CNN模型結(jié)構(gòu) 基于多尺度注意力機制的卷積網(wǎng)絡(luò)模型（MSA-CNN）包括三個模塊，分別是多尺度卷積模塊、特征強化模塊和分類模型，其中多尺度卷積模塊和特征強化模塊是其核心。...

  751次閱讀 · 0評論 機器視覺MSAcnn
  

• 機器學習常用的5種采樣方法盤點

  算法是數(shù)據(jù)科學的生命線。 抽樣是數(shù)據(jù)科學中的一個重要課題，但我們實際上并沒有討論得足夠多。 有時，一個好的抽樣策略會大大推進項目的進展。錯誤的抽樣策略可能會給我們帶來錯誤的結(jié)果。因此，在選擇抽樣策略時應該小心。...

  1154次閱讀 · 0評論 分類器機器學習
  

• 探討人工智能發(fā)展和國產(chǎn)FPAI芯片研究方向

  　人工智能的實現(xiàn)需要算力，而算力的的實現(xiàn)則需要芯片的支撐，這是人工智能進行發(fā)展并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。仍以GPT-3為例，1750億參數(shù)，1000億詞匯語料庫，需要1000塊英偉達A100 GPU訓練一個月。...

  1395次閱讀 · 0評論 處理器芯片人工智能AI處理器ChatGPT

• 基于人工智能控制的F-16進行虛擬空戰(zhàn)實驗

  用DARPA的話說，雄心勃勃的ACE計劃旨在通過使用人機協(xié)作格斗作為其挑戰(zhàn)問題，為空戰(zhàn)開發(fā)“可信、可擴展、人類級別、人工智能驅(qū)動的自主性。”...

  646次閱讀 · 0評論 傳感器人工智能DARPA
  

• 深度解析CLIP在視覺語言理解與定位任務(wù)上的無監(jiān)督遷移研究

  在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個主流測試基準中，我們的模型在單源和多源場景下的性能都明顯優(yōu)于SOTA無監(jiān)督定位方法Pseudo-Q，分別達到6.78% ~ 10.67% 和11.39% ~ 14.87%。所提出的SSA算法和MSA算法的性能增益...

  1389次閱讀 · 0評論 spl網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Clip大模型

• 深度學習YOLOv3 模型設(shè)計的基本思想

  在檢測任務(wù)中，將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉，保留從輸入到C0部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為檢測模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也稱為骨干網(wǎng)絡(luò) YOLOv3模型會在骨干網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，再添加檢測相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模塊...

  494次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模塊函數(shù)深度學習
  

• 樹莓派系列之MQTT低代碼實現(xiàn)

  低代碼開發(fā)平臺（LCDP）是無需編碼（0代碼）或通過少量代碼就可以快速生成應用程序的開發(fā)平臺。...

  650次閱讀 · 0評論 RedShell樹莓派MQTTRaspberry
  

• 深度學習經(jīng)典的自動標注軟件介紹

  該項目可以自動生成基于激光雷達的運動對象分割的訓練數(shù)據(jù)。該工具通過批量離線處理數(shù)據(jù)來實現(xiàn)這一點。...

  2749次閱讀 · 0評論 gpu激光雷達深度學習
  

• 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法

  機器學習技術(shù)已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取，然后將此特征輸入卷積層進行第二次特征提取。...

  820次閱讀 · 0評論 集成電路晶圓adc卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表面缺陷
  

• 機器學習常用的十大算法

  二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X)表示，形式為參數(shù)化的logistic分布。這里隨機變量X取值為實數(shù)，隨機變量Y取值為1或0。可以通過有監(jiān)督的方法來估計模型參數(shù)。...

  2296次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學習隨機森林XGBoost

• 人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應用研究

  在人工智能時代中，網(wǎng)絡(luò)安全管理制度也是提高高校網(wǎng)絡(luò)安全使用的一項有效措施，高校需要建立一套完善的網(wǎng)絡(luò)安全管理體系，明確網(wǎng)絡(luò)使用權(quán)限和責任，并制定相關(guān)規(guī)章制度，其中包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備管理制度、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)備份、網(wǎng)絡(luò)接入口認證等管理內(nèi)容。...

  1043次閱讀 · 0評論 網(wǎng)絡(luò)安全人工智能計算機網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)攻擊網(wǎng)絡(luò)入侵

• Python如何進行特征重要性分析

  特征重要性分析用于了解每個特征(變量或輸入)對于做出預測的有用性或價值。目標是確定對模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機器學習中經(jīng)常使用的一種方法。...

  533次閱讀 · 0評論 數(shù)據(jù)處理機器學習python隨機森林
  

• 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？如何MATLAB實現(xiàn)CNN？

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學習的深度學習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很好地對音頻、時間序列和信號數(shù)據(jù)進行分類。...

  2184次閱讀 · 0評論 濾波器gpu深度學習cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  

• 圖像分類的主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索方法總結(jié)

  生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見的基于深度學習技術(shù)的生成模型，包括生成器和判別器2個組件，如圖11。二者相互對抗，互相促進。...

  2104次閱讀 · 0評論 編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能圖像分割深度學習
  

• 生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的機遇和挑戰(zhàn)

  人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術(shù)，它利用機器學習、深度學習和計算機視覺技術(shù)來處理專業(yè)領(lǐng)域的問題，并幫助企業(yè)和組織優(yōu)化決策。...

  917次閱讀 · 0評論 人工智能計算機視覺機器學習深度學習ChatGPT
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