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AIGC时代 | 揭秘大型语言模型微调:11种高效方法助力模型升级-5bei.cn大模型教程网
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AIGC时代 | 揭秘大型语言模型微调:11种高效方法助力模型升级

FrozenEmbers阅读(488)赞(0)

导读:大型预训练模型是一种在大规模语料库上预先训练的深度学习模型,它们可以通过在大量无标注数据上进行训练来学习通用语言表示,并在各种下游任务中进行微调和迁移。随着模型参数规模的扩大,微调和推理阶段的资源消耗也在增加。针对这一挑战,可以通过优...

记录本地部署 Whisper 模型的过程-5bei.cn大模型教程网
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记录本地部署 Whisper 模型的过程

FrozenEmbers阅读(1102)赞(0)

      Whisper 是论文中提出的用于自动语音识别 (ASR) 和语音翻译先进的模型通过大规模弱监督实现稳健语音识别 作者:Alec Radford 等人,来自 OpenAI。Whisper 在 >5M 小时的标记数据上进行了...

大模型笔记!以LLAMA为例,快速入门LLM的推理过程-5bei.cn大模型教程网
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大模型笔记!以LLAMA为例,快速入门LLM的推理过程

LunarEclipse阅读(269)赞(0)

本文借助llama这个模型快速入门LLM的推理过程,很多技术细节都是通用的,也适合其他的LLM。这篇文章之前发过一次,现在整理下内容重新发下。 这篇也算是总结的性质,仅需要的知识点都列出来,简单介绍一番。可能说的不够详细,想看具体细节的小伙...

AIGC实战——世界模型(World Model)-5bei.cn大模型教程网
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AIGC实战——世界模型(World Model)

ai_helper阅读(870)赞(0)

0. 前言 世界模型 (World Model) 展示了如何通过在生成的想象环境中进行实验来训练模型(而不是在真实环境中进行训练),从而学习如何执行特定任务。世界模型很好的说明了如何将生成模型与其他机器学习技术(如强化学习)相结合使用解决实...

DiffSeg——基于Stable Diffusion的无监督零样本图像分割-5bei.cn大模型教程网
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DiffSeg——基于Stable Diffusion的无监督零样本图像分割

DriftingDancer阅读(363)赞(0)

概述 基于计算机视觉的模型的核心挑战之一是生成高质量的分割掩模。大规模监督训练的最新进展已经实现了跨各种图像风格的零样本分割。此外,无监督训练简化了分割,无需大量注释。尽管取得了这些进展,构建一个能够在没有注释的零样本设置中分割任何东西的计...

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