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• 大语言模型Fine-tuning踩坑经验分享

  当然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有较长的外推能力，主要在于，注意力这块使用了 ALIBI [6]。要拥有什么样的长度，取决你的需求。对于对话模型，往往不需要那么长的外推能力。但对于想做知识库领域相关的应用， 需要模型能够看更多的内容，是有这个需求的。...

  485次阅读 · 0评论 gpu数据处理ChatGPTLLM
  

• 人工智能的四种技术发展

  由于GPU具有强大的计算能力，因此可以配置为训练人工智能和深度学习模型(通常是同时进行)。如前所述，更大的带宽使GPU比常规CPU具有必要的计算优势。...

  552次阅读 · 0评论 神经网络人工智能计算机视觉机器学习自然语言处理

• 如何利用人工智能和自主性加速OODA循环？

  先进传感和信息管理技术的全球系统可提供越来越多的跨所有领域和作战环境收集的数据。这些数据可通过联合数据结构访问，联合数据结构使用开放标准和硬件/软件接口来发现、分类数据，并与所有领域、层级和安全级别的授权合作伙伴交换数据。...

  1201次阅读 · 0评论 人工智能机器学习电磁频谱
  

• 深度解读各种人工智能加速器和GPU上的LLM性能特征

  在不同的硬件平台上评估LLM对于理解传统和非传统体系结构的能力和局限性至关重要。先前的工作已经在超级计算机上研究了LLM，并使用传统的深度学习基准来提供对其能力的详细评估与分析。...

  725次阅读 · 0评论 神经网络gpu人工智能深度学习AI芯片
  

• 机器学习需要掌握的九种工具盘点

  机器学习是一个快速发展的领域，常用的包更新非常频繁。尽管开发人员做出了努力，但较新的版本通常与旧版本不兼容，这样给研究者带来很多麻烦。幸运的是，有工具可以解决这个问题！在这一方面，Mikhailiuk 推荐了两个工具：Docker 和 Conda。...

  306次阅读 · 0评论 操作系统机器学习自然语言处理Docker
  

• 基于机器视觉技术的人车路特征提取中的应用案例

  MSA-CNN模型结构 基于多尺度注意力机制的卷积网络模型（MSA-CNN）包括三个模块，分别是多尺度卷积模块、特征强化模块和分类模型，其中多尺度卷积模块和特征强化模块是其核心。...

  492次阅读 · 0评论 机器视觉MSAcnn
  

• 机器学习常用的5种采样方法盘点

  算法是数据科学的生命线。 抽样是数据科学中的一个重要课题，但我们实际上并没有讨论得足够多。 有时，一个好的抽样策略会大大推进项目的进展。错误的抽样策略可能会给我们带来错误的结果。因此，在选择抽样策略时应该小心。...

  904次阅读 · 0评论 分类器机器学习
  

• 探讨人工智能发展和国产FPAI芯片研究方向

  　人工智能的实现需要算力，而算力的的实现则需要芯片的支撑，这是人工智能进行发展并实现产业化的关键。仍以GPT-3为例，1750亿参数，1000亿词汇语料库，需要1000块英伟达A100 GPU训练一个月。...

  1044次阅读 · 0评论 处理器芯片人工智能AI处理器ChatGPT

• 基于人工智能控制的F-16进行虚拟空战实验

  用DARPA的话说，雄心勃勃的ACE计划旨在通过使用人机协作格斗作为其挑战问题，为空战开发“可信、可扩展、人类级别、人工智能驱动的自主性。”...

  424次阅读 · 0评论 传感器人工智能DARPA
  

• 深度解析CLIP在视觉语言理解与定位任务上的无监督迁移研究

  在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities这五个主流测试基准中，我们的模型在单源和多源场景下的性能都明显优于SOTA无监督定位方法Pseudo-Q，分别达到6.78% ~ 10.67% 和11.39% ~ 14.87%。所提出的SSA算法和MSA算法的性能增益...

  1070次阅读 · 0评论 spl网络架构Clip大模型

• 深度学习YOLOv3 模型设计的基本思想

  在检测任务中，将图中C0后面的平均池化、全连接层和Softmax去掉，保留从输入到C0部分的网络结构，作为检测模型的基础网络结构，也称为骨干网络 YOLOv3模型会在骨干网络的基础上，再添加检测相关的网络模块...

  318次阅读 · 0评论 神经网络网络模块函数深度学习
  

• 树莓派系列之MQTT低代码实现

  低代码开发平台（LCDP）是无需编码（0代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。...

  452次阅读 · 0评论 RedShell树莓派MQTTRaspberry
  

• 深度学习经典的自动标注软件介绍

  该项目可以自动生成基于激光雷达的运动对象分割的训练数据。该工具通过批量离线处理数据来实现这一点。...

  2391次阅读 · 0评论 gpu激光雷达深度学习
  

• 基于卷积神经网络的双重特征提取方法

  机器学习技术已被广泛接受，并且很适合此类分类问题。基于卷积神经网络的双重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬变换进行第一次特征提取，然后将此特征输入卷积层进行第二次特征提取。...

  614次阅读 · 0评论 集成电路晶圆adc卷积神经网络表面缺陷
  

• 机器学习常用的十大算法

  二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的logistic分布。这里随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。可以通过有监督的方法来估计模型参数。...

  2062次阅读 · 0评论 神经网络算法机器学习随机森林XGBoost

• 人工智能在网络安全中的应用研究

  在人工智能时代中，网络安全管理制度也是提高高校网络安全使用的一项有效措施，高校需要建立一套完善的网络安全管理体系，明确网络使用权限和责任，并制定相关规章制度，其中包括网络设备管理制度、网络数据备份、网络接入口认证等管理内容。...

  752次阅读 · 0评论 网络安全人工智能计算机网络网络攻击网络入侵

• Python如何进行特征重要性分析

  特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。...

  383次阅读 · 0评论 数据处理机器学习python随机森林
  

• 什么是卷积神经网络？如何MATLAB实现CNN？

  卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种直接从数据中学习的深度学习网络架构。 CNN 特别适合在图像中寻找模式以识别对象、类和类别。它们也能很好地对音频、时间序列和信号数据进行分类。...

  1789次阅读 · 0评论 滤波器gpu深度学习cnn卷积神经网络
  

• 图像分类的主流深度神经网络模型有哪些 深度神经网络搜索方法总结

  生成对抗网络（Generative adversarial net，GAN）是另一种常见的基于深度学习技术的生成模型，包括生成器和判别器2个组件，如图11。二者相互对抗，互相促进。...

  1557次阅读 · 0评论 编码器神经网络人工智能图像分割深度学习
  

• 生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的机遇和挑战

  人工智能按其模型可以划分为决策式人工智能和生成式人工智能。决策式人工智能是一种用于决策的技术，它利用机器学习、深度学习和计算机视觉技术来处理专业领域的问题，并帮助企业和组织优化决策。...

  720次阅读 · 0评论 人工智能计算机视觉机器学习深度学习ChatGPT
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