電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準(zhǔn)確、容易地識別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:19:00
24277 分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?，F(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化算法（例如隨機(jī)梯度法）的本地訓(xùn)練算法，同步或者異步通信機(jī)制，以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:2213609 
隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型(PLMs)的不斷發(fā)展，各種NLP任務(wù)設(shè)置上都取得了不俗的性能。盡管PLMs可以從大量語料庫中學(xué)習(xí)一定的知識，但仍舊存在很多問題，如知識量有限、受訓(xùn)練數(shù)據(jù)長尾分布影響魯棒性不好
2022-04-02 17:21:438765 為什么？一般有 tensor parallelism、pipeline parallelism、data parallelism 幾種并行方式，分別在模型的層內(nèi)、模型的層間、訓(xùn)練數(shù)據(jù)三個維度上對 GPU 進(jìn)行劃分。三個并行度乘起來，就是這個訓(xùn)練任務(wù)總的 GPU 數(shù)量。
2023-09-15 11:16:2112112 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于YOLOv8姿態(tài)評估模型，實現(xiàn)在自定義數(shù)據(jù)集上，完成自定義姿態(tài)評估模型的訓(xùn)練與推理。
2023-12-25 11:29:01968 
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦，試了好幾個模型壓縮了也不行，ram占用過大，有無解決方案？
2023-08-04 09:16:28
就Edge Impulse的三大模型之一的分類模型進(jìn)行淺析。針對于圖像的分類識別模型，讀者可參考OpenMv或樹莓派等主流圖像識別單片機(jī)系統(tǒng)的現(xiàn)有歷程，容易上手，簡單可靠。單擊此處轉(zhuǎn)到——星瞳科技OpenMv 所以接下來的分析主要是針對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別的分類模型。...
2021-12-20 06:51:26
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標(biāo)簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-23 14:38:58
設(shè)備的不斷增多，并發(fā)模型顯得舉足輕重，本期我們將為大家?guī)矸街劬幾g器對傳統(tǒng)Actor并發(fā)模型的輕量級優(yōu)化。
一、什么是并發(fā)模型？在操作系統(tǒng)中，并發(fā)是任務(wù)在不影響最終執(zhí)行結(jié)果的情況下無序或者按部分順序
2022-07-18 12:00:53
會得到添加了高斯噪聲的新圖像。高斯噪聲也稱為白噪聲，是一種服從正態(tài)分布的隨機(jī)噪聲。 在深度學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練時往往會在輸入數(shù)據(jù)中加入高斯噪聲，以提高模型的魯棒性和泛化能力。 這稱為數(shù)據(jù)擴(kuò)充。 通過向輸入數(shù)據(jù)添加
2023-02-16 14:04:10
及優(yōu)化器，從而給大家?guī)砬逦臋C(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。通過本教程，希望能夠給大家?guī)硪粋€清晰的模型訓(xùn)練結(jié)構(gòu)。當(dāng)模型訓(xùn)練遇到問題時，需要通過可視化工具對數(shù)據(jù)、模型、損失等內(nèi)容進(jìn)行觀察，分析并定位問題出在數(shù)據(jù)部分
2018-12-21 09:18:02
tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(): # 由具體函數(shù)轉(zhuǎn)化
2 TFLite格式分析
例如我們已經(jīng)訓(xùn)練得到了一個tflite模型
2023-08-18 07:01:53
1、YOLOv6中的用Channel-wise Distillation進(jìn)行的量化感知訓(xùn)練來自哪里 知識蒸餾 （KD）已被證明是一種用于訓(xùn)練緊湊密集預(yù)測模型的簡單有效的工具。輕量級學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過
2022-10-09 16:25:51
能否直接調(diào)用訓(xùn)練好的模型文件？
2021-06-22 14:51:03
：這種方法是在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，修改最后一層或幾層，并且對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。這種方法適用于新數(shù)據(jù)集和原數(shù)據(jù)集相似度較高，且新數(shù)據(jù)集規(guī)模較大的情況。
特征提?。哼@種方法是將預(yù)訓(xùn)練模型看作一個
2023-10-16 15:03:16
準(zhǔn)備開始為家貓做模型訓(xùn)練檢測，要去官網(wǎng)https://maix.sipeed.com/home 注冊帳號，文章尾部的視頻是官方的，與目前網(wǎng)站略有出路，說明訓(xùn)練網(wǎng)站的功能更新得很快。其實整個的過程
2022-06-26 21:19:40
多種形式和任務(wù)。這個階段是從語言模型向?qū)υ?b class="flag-6" style="color: red">模型轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵，其核心難點在于如何構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部多個任務(wù)之間的關(guān)系、訓(xùn)練數(shù)據(jù)與預(yù)訓(xùn)練之間的關(guān)系及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模。
獎勵建模階段的目標(biāo)是構(gòu)建一個文本
2024-03-11 15:16:39
OpenVINO安裝完成后，需要提供項目的模型文件，才能進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和深度學(xué)習(xí)推理。所以需要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)標(biāo)注，進(jìn)行模型訓(xùn)練。訓(xùn)練的模型很多，有Tensorflow、Caffee等，我選用
2020-07-15 23:29:12
用于訓(xùn)練模型，如下圖所示：我選擇的方式為上傳本地圖片的方式，選項選擇如下：上傳圖片后，我們需要對圖片進(jìn)行標(biāo)記，操作則需要點擊下圖所示的 查看與標(biāo)注第四步：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集完成后，就是模型訓(xùn)練，我們進(jìn)入模型
2021-03-23 14:32:35
（三）使用YOLOv3訓(xùn)練BDD100K數(shù)據(jù)集之開始訓(xùn)練
2020-05-12 13:38:55
我正在嘗試使用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人臉檢測模型。此錯誤發(fā)生在訓(xùn)練開始期間。如何解決這一問題？
2023-04-17 08:04:49
醫(yī)療模型人訓(xùn)練系統(tǒng)是為滿足廣大醫(yī)學(xué)生的需要而設(shè)計的。我國現(xiàn)代醫(yī)療模擬技術(shù)的發(fā)展處于剛剛起步階段，大部分仿真系統(tǒng)產(chǎn)品都源于國外，雖然對于模擬人仿真已經(jīng)出現(xiàn)一些產(chǎn)品，但那些產(chǎn)品只是就模擬人的某一部分，某一個功能實現(xiàn)的仿真，沒有一個完整的系統(tǒng)綜合其所有功能。
2019-08-19 08:32:45
問題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時候，沒有問題，過一會再訓(xùn)練出現(xiàn)非?？D，使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn)，顯示GPU的風(fēng)扇和電源報錯：解決方案自動風(fēng)扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
CV：基于Keras利用訓(xùn)練好的hdf5模型進(jìn)行目標(biāo)檢測實現(xiàn)輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)
2018-12-27 16:48:28
。
使用TensorFlow對經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，步驟如下：
1.確定圖中輸入和輸出節(jié)點的名稱以及輸入數(shù)據(jù)的維度。
2.使用TensorFlow的transform_graph工具生成優(yōu)化的32位模型。
3.
2023-08-02 06:43:57
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓(xùn)練人臉檢測模型。我正在嘗試從 tensorflow 數(shù)據(jù)集 (tfds) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，特別是 coco/2017 數(shù)據(jù)集。但是，我只想導(dǎo)入 wider_face。但是，當(dāng)我嘗試這樣做時，會出現(xiàn)導(dǎo)入程序錯誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
個人做數(shù)據(jù)可視化就算了，但凡上升到部門級的、企業(yè)級的，都少不了搭建數(shù)據(jù)分析模型，但數(shù)據(jù)分析模型不是那么好搭建的，經(jīng)驗不足、考慮不周都將影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)可視化分析。有些企業(yè)用戶就是在搭建分析模型時沒做
2022-05-17 10:03:14
PyTorch Hub 加載預(yù)訓(xùn)練的 YOLOv5s 模型，model并傳遞圖像進(jìn)行推理。'yolov5s'是最輕最快的 YOLOv5 型號。有關(guān)所有可用模型的詳細(xì)信息，請參閱自述文件。詳細(xì)示例此示例
2022-07-22 16:02:42
怎樣去開發(fā)一種Echarts消防訓(xùn)練成績大數(shù)據(jù)可視化綜合分析系統(tǒng)？如何去編寫其代碼？
2021-08-31 07:06:59
問題：如何用單個GPU在不到24小時的時間內(nèi)從零開始訓(xùn)練ViT模型。作者認(rèn)為，由于多種原因，這一方向的進(jìn)展可能會對計算機(jī)視覺研究和應(yīng)用的未來產(chǎn)生重大影響。1 加快模型開發(fā)。ML中的新模型通常通過運(yùn)行和分析
2022-11-24 14:56:31
深度融合模型的特點，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來的模型不能只接受一些公開數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗，還需要在真正的業(yè)務(wù)場景下創(chuàng)造價值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
tensorflow模型部署系列的一部分，用于tflite實現(xiàn)通用模型的部署。本文主要使用pb格式的模型文件，其它格式的模型文件請先進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，參考tensorflow模型部署系列————預(yù)訓(xùn)練模型導(dǎo)出。從...
2021-12-22 06:51:18
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標(biāo)簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-25 15:02:15
目前官方的線上模型訓(xùn)練只支持K210，請問K510什么時候可以支持
2023-09-13 06:12:13
我在matlab中訓(xùn)練好了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請問應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
個領(lǐng)先的 NLP 模型。它通過分析去掉一個單詞的句子(或“屏蔽詞”)，并猜測屏蔽詞是什么，來進(jìn)行推斷。例如，如果你要使用一個預(yù)先訓(xùn)練好的 RoBERTa 模型來猜測一個句子中的下一個單詞，你要使
2022-11-01 15:25:02
一、前言前面結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡要介紹TensorFlow相關(guān)概念，并給出了MNIST手寫數(shù)字識別的簡單示例，可以得出結(jié)論是，構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目的就是利用已有的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終
2020-11-04 07:49:09
通過一個基于操作規(guī)程的虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)研究了系統(tǒng)仿真流程，分析了有限狀態(tài)機(jī)（FSM）的原理，結(jié)合虛擬仿真訓(xùn)練的特點，設(shè)計出了操作過程模型，并通過Windows 消息機(jī)制編程實
2009-12-07 14:23:01
14 ，需盡可能選擇與目標(biāo)項目更相似的數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練。利用PROMISE提供的34個公開數(shù)據(jù)集，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇方面，分析了四種典型的相似性度量方法對跨項目預(yù)測結(jié)果的影響以及各種方法之間的差異。研究結(jié)果表明：使用不同的相似性度量
2017-12-09 11:39:530 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型？通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU
2018-12-03 17:24:01668 正如我們在本文中所述，ULMFiT使用新穎的NLP技術(shù)取得了令人矚目的成果。該方法對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百科的長期依賴語言建模數(shù)據(jù)集Wikitext之一）上訓(xùn)練，從而得到新數(shù)據(jù)集，通過這種方式使其不會忘記之前學(xué)過的內(nèi)容。
2019-04-04 11:26:2623192 
除此模型之外，本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu)，一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型，二是在進(jìn)行模型微調(diào)時使用推斷出的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實驗分析部分，作者討論了幾個影響模型性能的敏感因素
2019-05-08 09:47:453377 自然圖像領(lǐng)域中存在著許多海量數(shù)據(jù)集，如ImageNet，MSCOCO?；谶@些數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的預(yù)訓(xùn)練模型推動了分類、檢測、分割等應(yīng)用的進(jìn)步。
2019-08-20 15:03:161871 生成的數(shù)據(jù)生成準(zhǔn)確的預(yù)測。這些新數(shù)據(jù)示例可能是用戶交互、應(yīng)用處理或其他軟件系統(tǒng)的請求生成的——這取決于模型需要解決的問題。在理想情況下，我們會希望自己的模型在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行預(yù)測時，能夠像使用訓(xùn)練過程中使用
2020-04-10 08:00:000 成功訓(xùn)練計算機(jī)視覺任務(wù)的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。這是因為這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個隱藏的處理層，并且隨著層數(shù)的增加，需要學(xué)習(xí)的樣本數(shù)也隨之增加。如果沒有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，則該模型往往會很好地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這稱為過度擬合。如果模型過擬合，則其泛化能力很差，因此對未見的數(shù)據(jù)的表現(xiàn)很差。
2020-05-04 08:59:002727 在這篇文章中，我會介紹一篇最新的預(yù)訓(xùn)練語言模型的論文，出自MASS的同一作者。這篇文章的亮點是：將兩種經(jīng)典的預(yù)訓(xùn)練語言模型（MaskedLanguage Model, Permuted
2020-11-02 15:09:362334 訓(xùn)練方法不僅能夠在BERT上有提高，而且在RoBERTa這種已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的模型上也能有所提高，說明對抗訓(xùn)練的確可以幫助模型糾正易錯點。 方法：ALUM（大型神經(jīng)語言模型的對抗
2020-11-02 15:26:491802 
導(dǎo)讀：預(yù)訓(xùn)練模型在NLP大放異彩，并開啟了預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的NLP范式時代。由于工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，以及工業(yè)應(yīng)用對推理性能的要求，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型往往不能簡單直接地被應(yīng)用于NLP業(yè)務(wù)中。本文將為
2020-12-31 10:17:112217 
。這些大模型的出現(xiàn)讓普通研究者越發(fā)絕望：沒有「鈔能力」、沒有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了嗎？ 在此背景下，部分研究者開始思考：如何讓這些大模型的訓(xùn)練變得更加接地氣？也就是說，怎么用更少的卡訓(xùn)練更大的模型？ 為了解決這個問題，來自微軟、加州大學(xué)默塞德分校的研究
2021-02-11 09:04:002167 
Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding）。該論文提出了知識圖譜和文本的聯(lián)合訓(xùn)練框架，通過將RoBERTa作為語言模型將上下文編碼信息傳遞給知識
2021-03-29 17:06:103778 
為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測模型精度并增強(qiáng)檢測器對小目標(biāo)的檢測能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對小目標(biāo)特點
2021-04-02 11:35:5026 作為模型的初始化詞向量。但是，隨機(jī)詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點;預(yù)訓(xùn)練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點，無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對該問題，提岀了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型BERT和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)
2021-04-20 14:29:0619 本文關(guān)注于向大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型（如RoBERTa、BERT等）中融入知識。
2021-06-23 15:07:313468 
做企業(yè)級數(shù)據(jù)分析的，沒個分析模型可不行，因此很多企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析時都要投入大量的成本去搭建數(shù)據(jù)分析模型，但由于沒有經(jīng)驗累積往往要走很多的彎路，付出大量試錯成本。難道就沒有別的辦法降低風(fēng)險和成本？有，那就是選擇有現(xiàn)成數(shù)據(jù)分析模型的數(shù)據(jù)可視化軟件。
2021-09-30 16:57:22378 在某一方面的智能程度。具體來說是，領(lǐng)域?qū)＜胰斯?gòu)造標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，然后在其上訓(xùn)練及評價相關(guān)模型及方法。但由于相關(guān)技術(shù)的限制，要想獲得效果更好、能力更強(qiáng)的模型，往往需要在大量的有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。 近期預(yù)訓(xùn)練模型的
2021-09-06 10:06:533351 
大模型的預(yù)訓(xùn)練計算。 大模型是大勢所趨 近年來，NLP 模型的發(fā)展十分迅速，模型的大小每年以1-2個數(shù)量級的速度在提升，背后的推動力當(dāng)然是大模型可以帶來更強(qiáng)大更精準(zhǔn)的語言語義理解和推理能力。 截止到去年，OpenAI發(fā)布的GPT-3模型達(dá)到了175B的大小，相比2018年94M的ELMo模型，三年的時間整整增大了
2021-10-11 16:46:052226 
NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的框架，用于訓(xùn)練基于 Transformer 架構(gòu)的巨型語言模型。本系列文章將詳細(xì)介紹Megatron的設(shè)計和實踐，探索這一框架如何助力
2021-10-20 09:25:432078 2021 OPPO開發(fā)者大會：NLP預(yù)訓(xùn)練大模型 2021 OPPO開發(fā)者大會上介紹了融合知識的NLP預(yù)訓(xùn)練大模型。 責(zé)任編輯：haq
2021-10-27 14:18:411492 
NLP中，預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務(wù)上分別進(jìn)行finetune，得到下游任務(wù)的模型。然而，這種方式
2022-03-21 15:33:301843 “強(qiáng)悍的織女模型在京東探索研究院建設(shè)的全國首個基于 DGX SuperPOD 架構(gòu)的超大規(guī)模計算集群 “天琴α” 上完成訓(xùn)練，該集群具有全球領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練技術(shù)，其近似線性加速比的數(shù)據(jù)、模型、流水線并行技術(shù)持續(xù)助力織女模型的高效訓(xùn)練。”
2022-04-13 15:13:11783 今天給大家介紹的，就是這樣一套不僅擁有上述能力，還直接提供目標(biāo)檢測、屬性分析、關(guān)鍵點檢測、行為識別、ReID等產(chǎn)業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型的實時行人分析工具PP-Human，方便開發(fā)者靈活取用及更改！
2022-04-20 10:16:481691 由于亂序語言模型不使用[MASK]標(biāo)記，減輕了預(yù)訓(xùn)練任務(wù)與微調(diào)任務(wù)之間的gap，并由于預(yù)測空間大小為輸入序列長度，使得計算效率高于掩碼語言模型。PERT模型結(jié)構(gòu)與BERT模型一致，因此在下游預(yù)訓(xùn)練時，不需要修改原始BERT模型的任何代碼與腳本。
2022-05-10 15:01:271173 為了減輕上述問題，提出了NoisyTune方法，即，在finetune前加入給預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)增加少量噪音，給原始模型增加一些擾動，從而提高預(yù)訓(xùn)練語言模型在下游任務(wù)的效果，如下圖所示，
2022-06-07 09:57:321972 本文對任務(wù)低維本征子空間的探索是基于 prompt tuning, 而不是fine-tuning。原因是預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)實在是太多了，很難找到這么多參數(shù)的低維本征子空間。作者基于之前的工作提出
2022-07-08 11:28:24935 在中國圖象圖形大會的華為昇思MindSpore技術(shù)論壇上，中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院（以下簡稱“空天院”）發(fā)布了首個面向跨模態(tài)遙感數(shù)據(jù)的生成式預(yù)訓(xùn)練大模型“空天.靈眸”（RingMo，Remote Sensing Foundation Model）。
2022-08-23 09:38:141251 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準(zhǔn)確、容易地識別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:20:037253 這些模型針對特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練，并經(jīng)過準(zhǔn)確性和處理速度的驗證。在部署之前，開發(fā)人員需要評估 ML 模型，并確保其滿足特定的閾值并按預(yù)期運(yùn)行。有很多實驗可以提高模型性能，在設(shè)計和訓(xùn)練模型時，可視化
2022-10-24 15:53:14471 
隨著BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型取得成功，預(yù)訓(xùn)-微調(diào)范式已經(jīng)被運(yùn)用在自然語言處理、計算機(jī)視覺、多模態(tài)語言模型等多種場景，越來越多的預(yù)訓(xùn)練模型取得了優(yōu)異的效果。
2022-11-08 09:57:193714 這些模型針對特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練，并經(jīng)過了準(zhǔn)確性和處理速度的證明。開發(fā)人員需要評估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預(yù)期的特定閾值和功能。有很多實驗可以提高模型性能，在設(shè)計和訓(xùn)練模型時，可視化
2022-11-22 16:30:51334 可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型的完整源代碼和模型權(quán)重。 該工具套件能夠高效訓(xùn)練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復(fù)雜的 AI 模型和深度學(xué)習(xí)框架，即便是不具備 AI 專業(yè)知識的開發(fā)者也可以使用該工具套件來構(gòu)建 AI 模型。通過遷移學(xué)習(xí)，開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 NVIDIA 預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，
2022-12-15 19:40:06722 在應(yīng)用程序開發(fā)周期中，第一步是準(zhǔn)備和預(yù)處理可用數(shù)據(jù)以創(chuàng)建訓(xùn)練和驗證/測試數(shù)據(jù)集。除了通常的數(shù)據(jù)預(yù)處理外，在MAX78000上運(yùn)行模型還需要考慮幾個硬件限制。
2023-02-21 12:11:44903 BERT類模型的工作模式簡單，但取得的效果也是極佳的，其在各項任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征角度來衡量一個預(yù)訓(xùn)練模型的究竟學(xué)習(xí)到了什么樣的語言學(xué)文本知識呢？
2023-03-03 11:20:00911 你想知道的,都在這里!本文是神策數(shù)據(jù)「十問十答」科普系列文章的第一期,圍繞數(shù)據(jù)分析模型展開。 1 Q:常用的數(shù)據(jù)分析模型有哪些? A:神策數(shù)據(jù)總結(jié)了企業(yè)常用的數(shù)據(jù)分析模型,包括:事件分析、漏斗分析
2023-03-17 11:35:21343 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個剛學(xué)會走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021025 作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 “github”，HuggingFace 已經(jīng)共享了超過 100,000 個預(yù)訓(xùn)練模型
2023-05-19 15:57:43494 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:09595 vivo AI 團(tuán)隊與 NVIDIA 團(tuán)隊合作，通過算子優(yōu)化，提升 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型的訓(xùn)練速度。在實際應(yīng)用中， 訓(xùn)練提速 60% ，滿足了下游業(yè)務(wù)應(yīng)用對模型訓(xùn)練速度的要求。通過
2023-05-26 07:15:03422 
實驗室在 SageMaker Studio Lab 中打開筆記本
為了預(yù)訓(xùn)練第 15.8 節(jié)中實現(xiàn)的 BERT 模型，我們需要以理想的格式生成數(shù)據(jù)集，以促進(jìn)兩項預(yù)訓(xùn)練任務(wù)：掩碼語言建模和下一句預(yù)測
2023-06-05 15:44:40442 前文說過，用Megatron做分布式訓(xùn)練的開源大模型有很多，我們選用的是THUDM開源的CodeGeeX（代碼生成式大模型，類比于openAI Codex）。選用它的原因是“完全開源”與“清晰的模型架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練配置圖”，能幫助我們高效閱讀源碼。我們再來回顧下這兩張圖。
2023-06-07 15:08:242186 
在一些非自然圖像中要比傳統(tǒng)模型表現(xiàn)更好 CoOp 增加一些 prompt 會讓模型能力進(jìn)一步提升 怎么讓能力更好？可以引入其他知識，即其他的預(yù)訓(xùn)練模型，包括大語言模型、多模態(tài)模型 也包括
2023-06-15 16:36:11277 
，一定要經(jīng)歷以下幾個步驟： 模型選擇（Model Selection） ：選擇適合任務(wù)和數(shù)據(jù)的模型結(jié)構(gòu)和類型。 數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備（Data Collection and Preparation） ：收集并準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和評估的數(shù)據(jù)集，確保其適用于所選模型。 無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（Pretraining） ：
2023-06-21 19:55:02313 
大型語言模型如 ChatGPT 的成功彰顯了海量數(shù)據(jù)在捕捉語言模式和知識方面的巨大潛力，這也推動了基于大量數(shù)據(jù)的視覺模型研究。在計算視覺領(lǐng)域，標(biāo)注數(shù)據(jù)通常難以獲取，自監(jiān)督學(xué)習(xí)成為預(yù)訓(xùn)練的主流方法
2023-07-24 16:55:03272 
模型訓(xùn)練是將模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)相結(jié)合，通過樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，使得模型可以對新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測和分類。本文將詳細(xì)介紹 CNN 模型訓(xùn)練的步驟。 CNN 模型結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入
2023-08-21 16:42:00885 數(shù)據(jù)并行是最常見的并行形式，因為它很簡單。在數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)集被分割成幾個碎片，每個碎片被分配到一個設(shè)備上。這相當(dāng)于沿批次（Batch）維度對訓(xùn)練過程進(jìn)行并行化。每個設(shè)備將持有一個完整的模型副本，并在分配的數(shù)據(jù)集碎片上進(jìn)行訓(xùn)練。
2023-08-24 15:17:28537 
生成式AI和大語言模型（LLM）正在以難以置信的方式吸引全世界的目光，本文簡要介紹了大語言模型，訓(xùn)練這些模型帶來的硬件挑戰(zhàn)，以及GPU和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)如何針對訓(xùn)練的工作負(fù)載不斷優(yōu)化硬件。
2023-09-01 17:14:561046 
model 訓(xùn)練完成后，使用 instruction 以及其他高質(zhì)量的私域數(shù)據(jù)集來提升 LLM 在特定領(lǐng)域的性能；而 rlhf 是 openAI 用來讓model 對齊人類價值觀的一種強(qiáng)大技術(shù)；pre-training dataset 是大模型在訓(xùn)練時真正喂給 model 的數(shù)據(jù)，從很多 paper 能看到一些觀
2023-09-19 10:00:06506 
NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的分布式訓(xùn)練框架，用來訓(xùn)練超大Transformer語言模型，其通過綜合應(yīng)用了數(shù)據(jù)并行，Tensor并行和Pipeline并行來復(fù)現(xiàn) GPT3，值得我們深入分析其背后機(jī)理。
2023-10-23 11:01:33826 
如果我們使用的 數(shù)據(jù)集較大 ，且 網(wǎng)絡(luò)較深 ，則會造成 訓(xùn)練較慢 ，此時我們要 想加速訓(xùn)練 可以使用 Pytorch的AMP （ autocast與Gradscaler ）；本文便是依據(jù)此寫出
2023-11-03 10:00:191054 
算法工程、數(shù)據(jù)派THU深度學(xué)習(xí)在近年來得到了廣泛的應(yīng)用，從圖像識別、語音識別到自然語言處理等領(lǐng)域都有了卓越的表現(xiàn)。但是，要訓(xùn)練出一個高效準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)模型并不容易。不僅需要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、合適的模型
2023-12-07 12:38:24547 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實現(xiàn)圓檢測與圓心位置預(yù)測，主要是通過對YOLOv8姿態(tài)評估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個自定義的圓檢測與圓心定位預(yù)測模型
2023-12-21 10:50:05529 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實現(xiàn)工件切割點位置預(yù)測，主要是通過對YOLOv8姿態(tài)評估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個工件切割分離點預(yù)測模型
2023-12-22 11:07:46259 
谷歌模型訓(xùn)練軟件主要是指ELECTRA，這是一種新的預(yù)訓(xùn)練方法，源自谷歌AI。ELECTRA不僅擁有BERT的優(yōu)勢，而且在效率上更勝一籌。
2024-02-29 17:37:39337 谷歌在模型訓(xùn)練方面提供了一些強(qiáng)大的軟件工具和平臺。以下是幾個常用的谷歌模型訓(xùn)練軟件及其特點。
2024-03-01 16:24:01184 在近日舉辦的百度智能云千帆產(chǎn)品發(fā)布會上，三款全新的輕量級大模型——ERNIE Speed、ERNIE Lite以及ERNIE Tiny，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。相較于傳統(tǒng)的千億級別參數(shù)大模型，這些輕量級大模型在參數(shù)量上有了顯著減少，為客戶提供了更加靈活和經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。
2024-03-22 10:28:3497
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