在片段中创建微调器可以通过以下步骤实现:
片段中创建微调器的应用场景包括但不限于以下情况:
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密集视频字幕模型最近的进展,这种模型能够精确地对连续视频流中的事件进行定位和描述,为该领域带来了新的机遇和挑战。这种能力在复杂的城市环境中尤为关键,因为行人与车辆及其他元素之间的动态交互可能导致事故发生。随着城市区域的不断发展,交通变得更加密集,自动且准确地从多角度识别和描述事故场景的能力变得至关重要。这不仅有助于紧急响应工作,也促进了更安全、更智能的交通解决方案的发展。
本文讲述Transformers的最新研究进展,由数据科学家 Derrick Mwiti写作。原文标题:Research Guide for Transformers。AI科技评论编译如下:
真实世界场景中的视频超分辨率(VSR)是一项具有挑战性的任务,其目的是提高低质量视频的质量,从而产生高质量的结果。
在软件技术的前沿,UIUC张令明组携手BigCode组织的研究者,近日公布了StarCoder2-15B-Instruct代码大模型。
在企业人工智能中,有两种主要类型的模型:判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测,而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条,但企业仍在追求这两种类型的 AI。
这是关于渲染的系列教程的第12部分。在上一部分中,我们实现啦渲染半透明表面,但是尚未覆盖它们的阴影。现在,我们来解决这个问题。
LLM 如火如荼地发展了大半年,各类大模型和相关框架也逐步成型,可被大家应用到业务实际中。在这个过程中,我们可能会遇到一类问题是:现有的哪些数据,如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱,现在的图谱该如何借助大模型,发挥更大的价值呢?
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步,从最早的查词匹配、语法规则,再到神经翻译系统、Transformer预训练等,翻译结果越来越精准,支持的互译语言数量也超过了200种。
参考:https://juejin.cn/post/7225871227743043644
扩散模型在图像生成方面取得了显著的成功,但由于对输出保真度和时间一致性的高要求,将这些模型应用于视频超分辨率仍然具有挑战性,特别是其固有的随机性使这变得复杂。
Mike Lewis, Marjan Ghazvininejad, Gargi Ghosh, Armen Aghajanyan, Sida Wang, Luke Zettlemoyer
一般接口响应慢,通过日志可以知道是哪个线程,但是如何查看这个线程的所有相关的 JFR 事件呢?JMC 有个小套路。
在模型与人类意图对齐方面,根据人类反馈的强化学习(RLHF)已经成为一大流行范式。通常来说,RLHF 算法的工作过程分为两个阶段:一、使用人类偏好学习一个奖励函数;二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。
DaVinci Resolve Studio for Mac对现有ResolveFX进行了大规模改进,并添加了好几款剪辑师和调色师都喜爱的新插件。DaVinci Resolve 18新增了几十项新功能和流程改进,使得剪辑更加轻松易学、操作更加快速、功能更加强大,不论是快编页面还是剪辑页面都将获益。
针对 2 其实主要是从业务的角度考虑,MFA 机制不仅是安全性的保证,MFA 更是利于验证用户设备有效,从而可以使用设备做一些业务的限制。
今天为介绍一篇来自于香港理工大学,上海交通大学和上海人工智能实验室的文章,也是MolReGPT[1]的续作。
我承认我又偷懒了,只是大概写了下提纲,和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊,原本已经写好草稿,讲讲语言和信息的关系,结果,实在是回家后好困。
论文中引入 transformer 的结构,其中注意力模型在对话轮的顺序上面起了了作用.最近我们使用递归神经网络多轮对话的上下文中用户说的话,但是我们原本认为注意力模型会更适合多轮场景.默认情况下,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一些交错的对话逻辑在里面. transformer 模型可以选择忽略或者选择对话的一部分内容.们比较了 Transformer Embedding Dialogue对话策略对LSTM和REDP的政策.旨在克服RNN的这一限制。我们证明了TED的政策无论是在准确性还是速度上,行为都是比较有利的。
当您精通 BERT 后,就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中,我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应,甚至从 BERT 中提取知识的策略。
优化利用可用资源是提高应用程序性能的重要策略之一。通过使用C#中的ArrayPool和MemoryPool类,可以最小化内存分配和垃圾收集开销,从而提高性能
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一,由于神经网络的发展,曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成,人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构,这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。
个工具 , 从左到右分别是 : ① 选择工具 ② 音高编辑 ③ 共振峰编辑 ④ 音量编辑 ⑤ 移动音符 ⑥ 音符分割
欢迎来到本课程,我们将为开发人员介绍 ChatGPT 提示工程。本课程由 Isa Fulford 教授和我一起授课。Isa Fulford 是 OpenAI 的技术团队成员,曾开发过受欢迎的 ChatGPT 检索插件,并且在教授人们如何在产品中使用 LLM 或 LLM 技术方面做出了很大贡献。她还参与编写了教授人们使用 Prompt 的 OpenAI cookbook。
代码和预训练权重已经在Github开源:https://github.com/MCG-NJU/VideoMAE
ChatGPT 的数据覆盖范围仅至 2021 年 9 月前,这意味着如果出现了 2021 年 9 月之后的新信息或技术,ChatGPT 可能无法提供准确的答案或建议。例如,前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子:
感谢 dreamlike_ocean ( https://space.bilibili.com/8227104 )指正
通过这个扩展,可以清楚地看见当前分支的commit记录和变化,可以通过按钮的方式轻易地创建、切换分支、cherry pick、merge等操作。
在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据:检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示,而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过,对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。
在在本文中,我们将探讨 “Flutter 中的旋转轮”。我们还将在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」包来实现带有自定义选项的「Spinwheel」演示程序。
年初在我独到的技术见解:LLM的演进与发展文章中和大家分享了LLM的应用和发展,其中有简单介绍过RAG技术,也提到我个人建议在大模型的应用中,能用prompt搞定就别碰RAG,能利用好RAG技术实现需求就别去训练模型,非要训练模型能sft就别pretrain,以上三个大招都用上都实现不了你的需求,非要训自己的垂域大模型,那就快点准备数据,真正应用的时候,估计还是躲不掉三面三步。(不针对算法人员,我说应用呢~)
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
DaVinci Resolve Studio 18 for mac一款功能强大的视频处理工具,DaVinci Resolve该软件支持视频剪辑、调色、专业音频后期制作等功能,用户可以导入媒体、编辑、合成、分级和输出项目等操作。达芬奇软件内置了250多种工具,优化了了视频剪辑、跟踪、高级HDR调色等功能,满足不同的处理需求。
近年来,AIGC 宛如 AI 海洋中最不可或缺的波涛,逐渐凝成滔天的巨浪,突破壁垒、扑向海岸,并酝酿着下一波潮水高涨。以 Stable Diffusion 这股翻腾最为汹涌的波涛为代表的文生图模型飞速发展,使得更多非专业用户也能通过简单的文字提示生成高质量的图片内容。然而,文生图模型的训练成本往往十分高昂,为减轻微调模型的代价,相应的模型定制化方法如 DreamBooth, LoRA 应运而生,使得用户在开源权重的基础上,用少量数据和消费级显卡即可实现模型个性化和特定风格下的图像生成质量的提升。这极大推动了 HuggingFace, CivitAI 等开源模型社区的发展,众多艺术家和爱好者在其中贡献了许多高质量的微调模型。不觉间,平静的海洋洪水滔天,海滩上留下数不清的色彩斑斓的鹅卵石,便是爱好者们精心调制的 AI 画作。
最近,基于大模型的代码生成已经普遍应用于各大开发软件中。但是,LLM的固有偏见会影响其代码生成的创造性,
语言建模需要对长期依赖性进行建模,它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et al., 2018)。但要让神经网络对序列数据的长期依赖性建模一直都是一项挑战。
会声会影2023正式版是一款使用起来十分件便捷的影视后期视频编辑处理软件,会声会影2023正式版操作简单,还具备了独特创意、灵活有趣等特点,并且软件还具备了上百种滤镜和特效、调控速度、从多机新增视讯片段等等功能,会声会影官方版便捷好用,让您可以尽情挥洒创意,轻松创作出丰富的视频产品。
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入,注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer,不过以上方案无一例外都需要在训练阶段引入。针对当前大模型微调成本高的问题,更多研究放到如何在模型外部支持长文本输入。先讨论下为啥当前的大模型会在推理时存在输入长度的限制,主要有以下几点原因
想象一下,AI 不仅会聊天,还长了「眼睛」,能看懂图片,甚至还会通过画画来表达自己!这意味着,你可以和它们谈天说地,分享图片或视频,它们也同样能用图文并茂的方式回应你。
在图像生成模型技术的推动下,视频生成模型在研究和应用领域取得了显著进展。这些模型通常通过从头开始训练或对预训练图像模型插入额外的时间层进行微调来实现。训练通常在混合的图像和视频数据集上进行。尽管视频建模的改进研究主要关注空间和时间层的排列方式,但先前的工作没有探究数据选择的影响。然而,训练数据分布对生成模型的影响是不可忽视的。此外,对于生成式图像建模,已经知道在大型和多样化的数据集上进行预训练,然后在小型但质量更高的数据集上进行微调,可以显著提高性能。然而,之前的视频建模方法往往借鉴了来自图像领域的技术,而对于数据和训练策略的影响,即在低分辨率视频上进行预训练再在高质量数据集上微调,还需要进一步研究。
打开 HeapDumpOnOutOfMemoryError 之后,不是所有的 OutOfMemoryError 都会触发 HeapDumpOnOutOfMemoryError,不同的 OutOfMemoryError 包括(如果对这些异常抛出的原理详情感兴趣,请参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/265039643 ):
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示:“代码自动补全工具,如 GitHub Copilot,已被超过一百万开发者使用,帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开源创新超越了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google DeepMind 的 Gemini Ultra,真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展,也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”
这个扩展很有意思,可以给你按字母大小排序(升序、降序),也可以进行排序+去重。而且还能将所有文本打乱顺序。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
需要注意的是,复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战,解决这个问题是一个复杂的任务,需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前,研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型,以提高其生成文本的多样性和创造性。
UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder,不到7B参数,就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
来源:Deephub Imba 本文约2500字,建议阅读10分钟 本文中为你详细介绍两种创建嵌入提取器的方法。 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点,但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高,如果我们要以一种全新的风格创建一个图像,模型将需要从头开始训练,这可能需要更多的时间和资源,例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。 但是,如果我们没有这样的硬件资源
生成式人工智能将成为企业的强大工具,能帮助增强我们的工作与处理日常任务,使我们更高效、更有生产力。据最新研究估计,这项新技术每年将带来两万五千亿到四万亿美元的GDP增长。
对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点,但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高,如果我们要以一种全新的风格创建一个图像,模型将需要从头开始训练,这可能需要更多的时间和资源,例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。
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