机器学习

。今天为大家科普一下计算机视觉领域中的常用模型。计算机视觉，作为智能驾驶、智能技术等领域的核心算法，具有举足轻重的地位。尽管对于初学者来说，它可能显得深奥且难以捉摸，但请放心，带你了解CV的世界！

以下是SFT的一些关键点： 预训练模型在SFT中一般从一个已经在大规模数据集上训练好的模型开始，这个模型已经学习了大量通用的特征，可以作为进一步训练的基础。 SFT的目标是让模型在某个特定的任务上表现...

。掌握Transformer模型还是超级有必要的，特别是对LLM感兴趣的人来说，今天这个教程中，我们将带大家使用 PyTorch 从零开始构建一个基础Transformer模型。构建Transform...

。神经网络是AI软件开发中的关键技术，它模拟人类大脑神经元的工作方式，让计算机具备学习和处理复杂信息的能力。 神经网络由大量神经元节点组成，分为输入层、隐藏层和输出层。神经元之间通过连接传递信息，每个...

。深度学习作为机器学习的一个分支，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶 等多个应用领域均取得了显著成就。深度学习的有效性并非偶然，而是源于多个基本原理和进步的协同作...

.模型宝子们，今天聊聊超牛的 Transformer 模型！它在自然语言处理（NLP）领域影响巨大，改变了游戏规则。Transformer 首次引入自注意力机制，就像给输入序列各位置装了 “小雷达...

在GitHub上，有一份名为《从零到精通深度学习 PyTorch》的开源教程，它详细讲解了PyTorch的基本概念、深度学习的整个流程、计算机视觉的应用、自定义数据集的处理、模块化编程的技巧以及模型部...

. Scaling Law的背景在大模型的研发过程中，如何确定训练规模和数据需求是核心问题。例如：计划训练一个10B参数的模型，需要多少数据？有1T数据，能训练出多大的模型？这些问题可以通过Scali...