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深度学习
语言大模型的进化轨迹-五八三

语言大模型的进化轨迹

ChatGPT的发布是语言大模型(LLM)发展史的转折点,它让人们意识到LLM的潜力,并引发了“AI竞赛”,世界上主要人工智能实验室和初创公司都参与其中。在这之后,基于LLM的聊天机器人层出不穷。 C...
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【Mixup】探索数据增强技术:深入了解Mixup操作-五八三

【Mixup】探索数据增强技术:深入了解Mixup操作

关键词:数据扩增 、 Mixup 前言   在当今的人工智能领域中,数据的质量和数量对于训练强大模型至关重要。然而,获取足够多的高质量标注数据常常是一项耗时且昂贵的任务。 为了应对这一挑战,...
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深度学习100例 | 第37天:人脸表情识别-五八三

深度学习100例 | 第37天:人脸表情识别

? 我的环境: 语言环境:Python3.10.11 编译器:Jupyter Notebook 深度学习框架:TensorFlow2.4.1 显卡(GPU):NVIDIA GeForce RTX 4070 ? 相关教程: 编译器教程:【新手入门深度学习 | 1-2:...
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你大脑中的画面,现在可以高清还原了-五八三

你大脑中的画面,现在可以高清还原了

前言 AI 直接把你脑中的创意画出来的时刻,已经到来了。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论...
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深度学习的优化算法-五八三

深度学习的优化算法

本周的内容主要是一些优化算法的知识点,这些优化算法可以帮助我们更好更快速的训练一个深度学习模型,Let's Go! 1. 优化算法的重要性 优化算法在机器学习和深度学习领域起着关键的作用,特别是...
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【FasterVIT】试图从FasterVIT网络结构中窥探出一些有用的信息-五八三

【FasterVIT】试图从FasterVIT网络结构中窥探出一些有用的信息

论文:arxiv.org/pdf/2306.06… 代码:github.com/NVlabs/Fast… 前言   随着数据集的规模和模型的复杂性不断增加,ViT在处理大规模图像数据时面临着一些挑战。为了解决这些问题,研究人员提...
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向量数据库(vector database)概念初认知-五八三

向量数据库(vector database)概念初认知

关系型数据库 在了解什么是向量数据库之前,必须先对常见的关系型数据库进行分析。 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数...
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NCCL源码解析④:建图过程-五八三

NCCL源码解析④:建图过程

作者|KIDGINBROOK 更新|潘丽晨 原文:blog.csdn.net/KIDGIN7439/… 上次分析了NCCL对机器PCI系统进行拓扑分析的过程,产出的结果为xml格式,接下来,NCCL会根据这个xml进图的建立过程以便之后...
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关于语言大模型的八大论断-五八三

关于语言大模型的八大论断

近几个月来,语言大模型(LLM)的广泛公开部署引起了倡导者、政策制定者和许多领域学者们的新一轮关注和参与。Anthropic技术团队成员、纽约大学助理教授Samuel R. Bowman总结了八个可能引发思考...
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数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法:决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘。图算法,搜索算法等-五八三

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法:决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘。图算法,搜索算法等

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法:决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘。图算法,搜索算法等 算法码源见文末 1.算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnal...
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深度学习如何入门?-五八三

深度学习如何入门?

深度学习是一种强大的机器学习方法,它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手,想要入门深度学习,下面是一些步骤和资源,可以帮助你开始学习和实践深度学习。 1. 学习基本概念 在开始深度...
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深度学习实践基础-五八三

深度学习实践基础

在深度学习的学习过程中,我们会接触到大量的理论知识,如梯度下降,反向传播,损失函数等。然而,真正理解并应用这些理论知识,才能使我们在解决实际问题时如鱼得水,运用自如。本篇博客根据吴...
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超越开源与闭源Code LLMs!——WizardCoder,一款Code Evol-Instruct tuning的代码生成模型-五八三

超越开源与闭源Code LLMs!——WizardCoder,一款Code Evol-Instruct tuning的代码生成模型

我正在参加「掘金·启航计划」 导语 这个工作的整体思路比较简洁,可以认为就是将之前一篇论文(WizardLM)中提出的Evol-instruct的思想应用到了Code LLM领域(之前是通用领域),整体论文方法...
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将onnx的静态batch改为动态batch及修改输入输出层的名称-五八三

将onnx的静态batch改为动态batch及修改输入输出层的名称

目录背景操作修改输入输出层修改输入输出层名称完整代码 背景 在模型的部署中,为了高效利用硬件算力,常常会需要将多个输入组成一个batch同时输入网络进行推理,这个batch的大小根据系统的负载...
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强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]:深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示-五八三

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]:深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]:深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,区别与监督学习和无监督学习,强调如何基于环境...
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强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]:AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验-五八三

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]:AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]:AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验 AlphaStar及背景简介 相比于之前的深蓝和AlphaGo,对于《星际争霸Ⅱ》等策...
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Pytorch实战 | 第4天:猴痘病识别-五八三

Pytorch实战 | 第4天:猴痘病识别

? 我的环境: 语言环境:Python3.10.11 编译器:Jupyter Notebook 深度学习框架:Pytorch 2.0.1+cu118 显卡(GPU):NVIDIA GeForce RTX 4070 ? 相关教程: 编译器教程:【新手入门深度学习 | 1...
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强化学习从基础到进阶--案例与实践[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法-五八三

强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法

强化学习从基础到进阶--案例与实践[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法 相关链接以及码源见文末 1.从同策略到异策略PPO算法 在介绍近端策略优化(proximal policy opti...
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预约直播 | 展心展力MetaApp:基于DeepRec的稀疏模型训练实践-五八三

预约直播 | 展心展力MetaApp:基于DeepRec的稀疏模型训练实践

MetaApp-推荐广告研发部,主要负责 MetaApp 拳头产品 233 乐园的首页信息流的推荐和广告系统,是比较传统的推广搜组。本次议题介绍了 MetaApp-推荐广告研发部  从传统的TensorFlow(cpu)+自研...
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《深度学习》李宏毅 -- task6卷积神经网络-五八三

《深度学习》李宏毅 — task6卷积神经网络

李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN:李宏毅机器学习(2016)_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av9770190/?p=10 blog.csdn.net/wuzhenzi519…https://blog.csdn.net/wuzhenzi519...
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