OpenAI開放大模型微調(diào)功能！

除了提高性能之外，還能縮短提示時(shí)間，確保類似性能。另外，微調(diào)目前僅支持處理4000 tokens，這也是此前微調(diào)型號(hào)的兩倍。16k tokens微調(diào)將于...

2023-08-24 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集OpenAI大模型 695 0

啟動(dòng)視覺系統(tǒng)算法開發(fā)工作需要考慮的因素

從視覺系統(tǒng)開始很重要，原因有兩個(gè)。首先，算法性能受限于視覺系統(tǒng)生成的圖像質(zhì)量。雖然可以提升算法的能力，但在某些時(shí)候，算法的性能受到圖像質(zhì)量的限制。其次，...

2023-05-06 標(biāo)簽：圖像傳感器算法視覺系統(tǒng) 687 0

基于CPU的大型語言模型推理實(shí)驗(yàn)

隨著計(jì)算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復(fù)雜，AI 的重點(diǎn)正在從初始訓(xùn)練轉(zhuǎn)向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強(qiáng)大的公開可用的大型語言模型...

2024-07-18 標(biāo)簽：處理器AI數(shù)據(jù)集 685 0

手寫數(shù)字識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)(1)

對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集使用2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1層隱藏層）實(shí)現(xiàn)。

2023-06-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)數(shù)據(jù)集 684 0

AIGC時(shí)代的ImageNet！百萬生成圖片助力AI生成圖片檢測(cè)器研發(fā)

過去業(yè)界也有推出一些數(shù)據(jù)集。他們主要有三個(gè)特點(diǎn)。第一個(gè)是數(shù)據(jù)規(guī)模小，第二個(gè)是都是基于GAN的，第三個(gè)是局限于人臉數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間推移，數(shù)據(jù)規(guī)模慢慢地在增加...

2023-07-04 標(biāo)簽：檢測(cè)器數(shù)據(jù)集AIGC 681 0

WACV 2023 I從ScanNeRF到元宇宙：神經(jīng)輻射場(chǎng)的未來

神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）通過將三維場(chǎng)景編碼成隱式表示，在視覺領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)多層感知機(jī)（MLP）來建立隱式映射，其中包括中間的MLP（pos）用于...

2023-09-01 標(biāo)簽：CAN算法圖像 678 0

熒光顯微鏡細(xì)胞圖像檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)

該圖像數(shù)據(jù)集是 U2OS 細(xì)胞高通量化學(xué)篩選的一部分，其中包含 200 種生物活性化合物的示例。治療效果最初是使用細(xì)胞繪畫測(cè)定（熒光顯微鏡）成像的。該數(shù)...

2024-01-07 標(biāo)簽：顯微鏡模型數(shù)據(jù)集 675 0

一種在線激光雷達(dá)語義分割框架MemorySeg

本文提出了一種在線激光雷達(dá)語義分割框架MemorySeg，它利用三維潛在記憶來改進(jìn)當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的方法通常只使用單次掃描的環(huán)境信息來完成語義分割任務(wù)...

2023-11-21 標(biāo)簽：三維雷達(dá)激光雷達(dá) 669 0

上交提出RCLSTR：面向場(chǎng)景文本識(shí)別的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)

基于MoCo[3]的框架，該文提出了用于文本識(shí)別的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)框架(RCLSTR)。如下圖所示：1、在Online分支(上半部分)中引入了一個(gè)新的重排階...

2023-09-14 標(biāo)簽：解碼器模塊數(shù)據(jù)集 667 0

適配器微調(diào)在推薦任務(wù)中的幾個(gè)關(guān)鍵因素

可遷移的推薦系統(tǒng) (TransRec) 通常包含一個(gè)用戶編碼器和一個(gè)或多個(gè)基于模態(tài)的物品編碼器，其中基于模態(tài)的物品編碼器通常是經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ViT, B...

2024-03-04 標(biāo)簽：編碼器適配器推薦系統(tǒng) 666 0

C語言結(jié)構(gòu)體完全筆記

我們剛剛申請(qǐng)了一個(gè)名叫Info的結(jié)構(gòu)體類型，那么理論上我們可以像聲明其他變量的操作一樣，去聲明我們的結(jié)構(gòu)體操作，但是C語言中規(guī)定，聲明結(jié)構(gòu)體變量的時(shí)候，...

2023-08-01 標(biāo)簽：C語言編譯器數(shù)據(jù)集 662 0

如何在 Python 中安裝和使用頂級(jí)聚類算法

有許多聚類算法可供選擇，對(duì)于所有情況，沒有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發(fā)現(xiàn)如何在 pytho...

2023-05-22 標(biāo)簽：代碼python數(shù)據(jù)集 656 0

利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)集 - 3：貓和狗

在本篇博文中，我們將在“貓和狗”數(shù)據(jù)庫上重復(fù)先前第 2 部分中已完成的過程，并且我們將添加一些其它內(nèi)容。

2022-08-02 標(biāo)簽：python數(shù)據(jù)集pytorch 655 0

Falcon-7B大型語言模型在心理健康對(duì)話數(shù)據(jù)集上使用QLoRA進(jìn)行微調(diào)

使用領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練LLM進(jìn)行微調(diào)可以提高在特定領(lǐng)域任務(wù)上的性能。但是，進(jìn)行完全微調(diào)可能會(huì)很昂貴，并且可能會(huì)導(dǎo)致CUDA內(nèi)存不足錯(cuò)誤。當(dāng)進(jìn)行完全微調(diào)...

2023-09-19 標(biāo)簽：模型語言模型數(shù)據(jù)集 644 0

如何利用Dataloder來處理加載數(shù)據(jù)集

在Pytorch中，torch.utils.data中的Dataset與DataLoader是處理數(shù)據(jù)集的兩個(gè)函數(shù)，用來處理加載數(shù)據(jù)集。通常情況下，使用...

2023-02-24 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集DataSetpytorch 643 0

Meta用頭顯實(shí)現(xiàn)全身動(dòng)作追蹤！沒有腿部信息，也可準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)

由首爾大學(xué)（SNU）和Meta Reality Labs Research的研究人員共同完成的這項(xiàng)工作，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)展示了如果將傳感器與物理模擬和環(huán)境觀...

2023-07-19 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 639 0

大模型對(duì)話系統(tǒng)的內(nèi)功與外功

Zero-shot Setting：在 O-Cue 中，由于單步指令較復(fù)雜（不要要進(jìn)行推理還要進(jìn)行回復(fù)生成，以及生成的格式要求），單步生成內(nèi)容過多，導(dǎo)致...

2023-12-01 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集大模型LLM 638 0

如何搞定自動(dòng)駕駛3D目標(biāo)檢測(cè)！

可用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下基于圖像的3D目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)集總結(jié)。其中一些數(shù)據(jù)集包括多個(gè)任務(wù)，這里只報(bào)告了3D檢測(cè)基準(zhǔn)（例如KITTI 3D發(fā)布了超過40K的圖像...

2024-01-05 標(biāo)簽：目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 637 0

如何對(duì)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 636 0