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在本文中,我們將深入探討LLM(Large Language Model,大型語言模型)的應用領域。LLM是一種基于深度學習的人工智能技術,它能夠理解和...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領...
1.卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理...
濕敏電阻(Humidity Sensitive Resistor,簡稱HSR)是一種利用材料的電阻值隨環境濕度變化而變化的特性來測量濕度的傳感器。濕敏電...
審查員通過了產品權利要求1的內容,而工藝權利要求21和26根據《美國法典》第101條被駁回。權利要求 21 和 26 的意思即在計算機上使用數學模型(例...
上述兩種遷移方式,分別適合大量數據跟少量數據,前一種方式計算跟訓練時間會比第二種方式要長點,但是針對大量自定義分類數據效果會比較好。
基于Qwen-Agent與OpenVINO構建本地AI智能體
Qwen2 是阿里巴巴集團 Qwen 團隊研發的大語言模型和大型多模態模型系列。Qwen2 具備自然語言理解、文本生成、視覺理解、音頻理解、工具使用、角...
OneFlow Softmax算子源碼解讀之WarpSoftmax
寫在前面:近來筆者偶然間接觸了一個深度學習框架 OneFlow,所以這段時間主要在閱讀 OneFlow 框架的 cuda 源碼。官方源碼基于不同場景分三...
如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署為例的優化探索
摘要:SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表,在常見視覺任務,如分類、檢測、分割都有非常出色的表現。雖然在相同計算量的模型指標上,S...
2023-03-03 標簽:gpu模型Transformer 1237 0
650億參數,8塊GPU就能全參數微調!邱錫鵬團隊把大模型門檻打下來了!
在上周復旦大學邱錫鵬團隊提交的論文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with ...
基于graph-relational domains的自適應問題
現有深度學習模型都不具有普適性,即在某個數據集上訓練的結果只能在某個領域中有效,而很難遷移到其他的場景中,因此出現了遷移學習這一領域。
經典卷積網絡模型在深度學習領域,尤其是在計算機視覺任務中,扮演著舉足輕重的角色。這些模型通過不斷演進和創新,推動了圖像處理、目標檢測、圖像生成、語義分割...
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