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為訓練該稠密檢索模型,已有方法通常基于一對比學習訓練目標,即拉近語義一致的Query和Document的表示(Positive),并推遠語義無關的Doc...
LLaMA論文研讀:小參數+大數據的開放、高效基礎語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設:更多的參數會帶來更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在給定的計算預算下,最好的性能不是由最大的...
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個詞,什么是推理?我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義,最后發現我寫得還不如 ChatGPT
KITTI包含市區、鄉村和高速公路等場景采集的真實圖像數據,每張圖像中最多達15輛車和30個行人,還有各種程度的遮擋與截斷。整個數據集由389對立體圖像...
簡述PyTorch中mnist的transforms圖像處理
MNIST數據集是一個公開的數據集,相當于深度學習的hello world,用來檢驗一個模型/庫/框架是否有效的一個評價指標。 MNIST數據集是...
經常會收到一些比較簡要的技術咨詢,描述了是什么任務,發現用BERT粗暴精調效果不好之后,問我有什么辦法可以提升。 在面對第一把梭就失敗時,我通常是...
讓AI學會畫手的方法來了,給輸入加個buff就能控制生成細節
相比之下,原擴散模型經過幾十億張圖片的預訓練,因此參數是被“鎖定”的。而這個“可訓練副本”只需要在特定任務的小數據集上訓練,就能學會條件控制。
隨著新型 AI 技術的快速發展,模型訓練數據集的相關文檔質量有所下降。模型內部到底有什么秘密?它們又是如何組建的?本文綜合整理并分析了現代大型語言模型的...
LAION全稱為Large-scale Artificial Intelligence Open Network,是一家非營利組織,其成員來自世界各地,...
NerfingMVS:引導優化神經輻射場實現室內多視角三維重建
既然Nerf可以表示場景的三維信息,一個自然的想法是能不能將NeRF應用到室內場景三維重建任務中呢。NeRF有著一些優勢:相較于傳統的MVS,SfM算法...
計標簽為正樣本,分類為正樣本的數目為True Positive,簡稱TP,標簽為正樣本,分類為負樣本的數目為「False Negative」,簡稱FN,...
大規模語言模型(LMs)已經成為了現在自然語言處理的關鍵技術,但由于訓練語料中常帶有主觀的性別偏見、歧視等,在大模型的使用過程中,它們時常會被放大,因此...
隨著大量預訓練語言模型在文本對話任務中的出色表現,以及多模態的發展,在對話中引入多模態信息已經引起了大量學者的關注。
PageNet與現有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數據集上的端到端識別指標對比如下表所示。可以看出,在MTHv...
在進行AI模型訓練過程前,需要對數據集進行處理, Tensorflow提供了tf.data數據集處理模塊,通過該接口能夠輕松實現數據集預處理。tf.da...
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