大模型推理加速技术的学习路线在这里! 。推理优化的重大性大模型推理优化是解决大规模语言模型(LLM)高效推理的关键。以540B参数的GaLM为例,其推理成本超级高,如果无法优化成本,模型的普惠性将大打折扣。大模型的推理需求主要可分为两类... 内容分享# 大模型# 强化学习# 时间序列分布预测 1年前1100
有被这个Transformer 惊艳到! 第一介绍四种不同类型的视觉语言预训练(VLP)模型,并归纳两种模态相互作用方式及三种视觉嵌入方式,最后探讨ViLT的设计思路。 视觉与语言模型分类:四种VLP模型的示意图中,各矩形的高度表明计算量的大... 内容分享# transformer# 多模态# 大模型 1年前090
DeepSeek:多模态AI,重塑信息处理 Deepsig的多模态能力,简单来说就是它能够同时理解和处理来自不同来源的信息 示例:当你对着手机说出一句话并附上一张图片,Deepsig不仅能识别你的语音内容,还能解析图片中的信息,甚至将它们结合起来,给出更精准的回应。 技术支撑:Deepsig在深度学习领域的突破,它通过复杂... 内容分享# Deepsig# 多模态ai# 深度学习 1年前080
计算机视觉常用的十大模型总结!! 。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! 内容分享# 人工智能# 机器学习# 深度学习 1年前180
LLM的SFT和RL有啥新发现? 1、SFT作为RL训练稳定剂的新认识以前我觉得SFT和RL是完全独立的阶段,但目前发现它们的关系要微妙得多。SFT阶段就像是为RL训练提供了一个稳定的基座,有了它,RL训练可以大幅减少不稳定性。在我尝... 内容分享# 一对一指导# 发文# 大模型 1年前080
5分钟告诉你深度学习到底为啥有效! 。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... 内容分享# 交叉学科# 人工智能# 机器学习 1年前080
做RAG系统最难搞定的是那部分工作? RAG基础概念Retrieval-Augmented Generation(RAG)是通过检索外部知识来增强LLM生成能力的技术。检索可以是通过搜索引擎或是离线数据库(如企业、政府机密数据)。检索到的... 内容分享# Python# 代码定制# 深度学习 1年前070
上班摸鱼写了篇 推荐系统 教程 。基本所有的内容平台都离不开推荐,那么推荐背后的技术原理是什么呢? 推荐系统的概念源于电商,协助用户决定应该购买什么产品 不过随着互联网发展,推荐系统也由原来的电商领域覆盖到了互联网的方方面面,我们实... 内容分享# ai# 推荐算法# 推荐系统 1年前060
我们机器学习有自己的作业帮 。机器学习目前在日常生活中有许多地方都有应用,作为人工智能的知识支柱之一,它的十大经典算法有哪些呢?今天就用这个知识库在线文档讲清楚这机器学习10大经典算法 内容分享# AI产品经理# ai产品经理入门# 机器学习 1年前660
同时学会pytorch和tensorflow 很多教程要么只教Pytorch,要么是讲Tensorflow,你花大把时间学完一个再学另一个的时候,之前学的都快忘光了 采取对照学习法,Pytorch和Tensorflow探索flow一起学,它们在功能和原理上有类似之处,我们能一次性用两种方式搞定,让你深度学习框架的学习之路既轻松又高效。 重点:Pytorch和Ten... 内容分享# pytorch# Tensorflow# 深度学习 1年前060
机器学习真不难!15小时肝完拿下! 。由Google团队倾力开发的15小时机器学习速成课程,为学员构建了一条贯穿机器学习基础知识、核心理念以及案例剖析的完整学习轨迹。 这门课程对于那些对人工智能和机器学习怀揣热忱的人,以及渴望增强自身机... 内容分享# pytorch# 机器学习# 深度学习 1年前650
最全面详细的Pytorch搭建指南 。涵盖知识:基础的数据读取、网络搭建,到训练过程、推理过程,再到模型优化、可视化以及实践中的各种技巧等,写了一个明确易懂的说明。 实用指南:涵盖从0搭建Pytorch模型的全方位知识,对如何搭建一个完... 内容分享# pytorch# 模型开发# 深度学习 1年前050