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Transformer模型在語音識別和語音生成中的應用優(yōu)勢
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,語音識別和語音生成作為人機交互的重要組成部分,正逐漸滲透到我們生活的各個方面。而Transformer模型,自其誕生以來,憑...
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡上已經(jīng)開源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎性能,選到適合自己任務的LLM,成為一個關鍵。 本文會涉...
2023-05-22 標簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2167 0
鋰金屬負極(LMA)具有最高的理論比容量(3860 mAh g-1)和最低的氧化還原電位(-3.04 V vs.標準氫電極),有望使鋰金屬電池(LMB)...
數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn):金融貸款分類模型和時間序列分析
使用的最重要的預測變量是:Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...
2022-03-22 標簽:模型數(shù)據(jù)挖掘 2161 0
人工神經(jīng)元模型是人工智能和機器學習領域的一個重要概念,它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,為計算機提供了處理信息的能力。 一、人工神經(jīng)元模型的基本原理 生物神...
DocumentAI的模型、任務和基準數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來越多的任務都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對話任務,推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標簽:模型機器學習數(shù)據(jù)集 2145 0
隨著第一臺計算機誕生以來,計算機技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,并且在各個領域都得到了廣泛的應用。計算機模擬技術(shù)作為計算機技術(shù)的重要組成部分,其應用范圍也在不斷的...
不同的量化策略,得到的結(jié)果可能稍有差異,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT機器上可能無法運行,我就遇到過!所以建議不同平臺要統(tǒng)一T...
2022-09-23 標簽:格式模型數(shù)據(jù)集 2134 0
今天給大家?guī)硪黄焙胶臀④洺銎返某砻芟蛄繖z索模型Dual-Cross-Encoder,結(jié)合Query生成和對比學習技術(shù),將文檔與生成的不同偽query...
工業(yè)4.0、中國制造2025是全世界各個國家針對未來工業(yè)的發(fā)展,都提出了各自的戰(zhàn)略規(guī)劃,智能制造是其中的核心。然而如何打通制造企業(yè)各個環(huán)節(jié),實現(xiàn)設計、生...
2023-04-13 標簽:PTC虛擬現(xiàn)實模型 2128 0
利用OpenVINO和LlamaIndex工具構(gòu)建多模態(tài)RAG應用
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統(tǒng)可以通過從知識庫中過濾關鍵信息來優(yōu)化 LLM 任務的內(nèi)存占用及推理性能。歸...
人工神經(jīng)元模型是人工智能領域中的一個重要概念,它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,為機器學習和深度學習提供了基礎。本文將介紹人工神經(jīng)元模型的基本構(gòu)成要素。 神...
低質(zhì)量圖像的生成與增強的區(qū)別 圖像生成領域中存在的難點
1. 論文信息 ? 2. 引言 ? 這篇論文的研究背景是圖像生成領域中存在的一個難點 - 如何從低質(zhì)量的圖像中恢復高質(zhì)量的細節(jié)信息。這對很多下游應用如監(jiān)...
關于ESL的描述更多側(cè)重于它在方法學上的抽象描述,實現(xiàn)ESL設計的核心是事務級建模(TLM,Transaction Level Modeling)。 要...
我們首先follow了特征重構(gòu) [2] 的框架,并測試了3種通用的網(wǎng)絡架構(gòu)MLP、CNN、transformer (上圖)。
2022-10-24 標簽:異常檢測模型網(wǎng)絡架構(gòu) 2091 0
研究人員為多模態(tài)NER任務提出新穎的關系增強圖卷積網(wǎng)絡
命名實體識別(NER)是信息抽取的一項基本任務,它的目的是識別文本片段中的實體及類型,如人名(PER),地名(LOC)和組織名(ORG)。命名實體識別在...
2022-09-28 標簽:模型NER圖卷積網(wǎng)絡 2091 0
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