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• 大語言模型Fine-tuning踩坑經驗分享

  當然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長的外推能力，主要在于，注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長度，取決你的需求。對于對話模型，往往不需要那么長的外推能力。但對于想做知識庫領域相關的應用， 需要模型能夠看更多的內容，是有這個需求的。...

  485次閱讀 · 0評論 gpu數據處理ChatGPTLLM
  

• 人工智能的四種技術發展

  由于GPU具有強大的計算能力，因此可以配置為訓練人工智能和深度學習模型(通常是同時進行)。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規CPU具有必要的計算優勢。...

  552次閱讀 · 0評論 神經網絡人工智能計算機視覺機器學習自然語言處理

• 如何利用人工智能和自主性加速OODA循環？

  先進傳感和信息管理技術的全球系統可提供越來越多的跨所有領域和作戰環境收集的數據。這些數據可通過聯合數據結構訪問，聯合數據結構使用開放標準和硬件/軟件接口來發現、分類數據，并與所有領域、層級和安全級別的授權合作伙伴交換數據。...

  1201次閱讀 · 0評論 人工智能機器學習電磁頻譜
  

• 深度解讀各種人工智能加速器和GPU上的LLM性能特征

  在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統和非傳統體系結構的能力和局限性至關重要。先前的工作已經在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統的深度學習基準來提供對其能力的詳細評估與分析。...

  725次閱讀 · 0評論 神經網絡gpu人工智能深度學習AI芯片
  

• 機器學習需要掌握的九種工具盤點

  機器學習是一個快速發展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可以解決這個問題！在這一方面，Mikhailiuk 推薦了兩個工具：Docker 和 Conda。...

  306次閱讀 · 0評論 操作系統機器學習自然語言處理Docker
  

• 基于機器視覺技術的人車路特征提取中的應用案例

  MSA-CNN模型結構 基于多尺度注意力機制的卷積網絡模型（MSA-CNN）包括三個模塊，分別是多尺度卷積模塊、特征強化模塊和分類模型，其中多尺度卷積模塊和特征強化模塊是其核心。...

  492次閱讀 · 0評論 機器視覺MSAcnn
  

• 機器學習常用的5種采樣方法盤點

  算法是數據科學的生命線。 抽樣是數據科學中的一個重要課題，但我們實際上并沒有討論得足夠多。 有時，一個好的抽樣策略會大大推進項目的進展。錯誤的抽樣策略可能會給我們帶來錯誤的結果。因此，在選擇抽樣策略時應該小心。...

  904次閱讀 · 0評論 分類器機器學習
  

• 探討人工智能發展和國產FPAI芯片研究方向

  　人工智能的實現需要算力，而算力的的實現則需要芯片的支撐，這是人工智能進行發展并實現產業化的關鍵。仍以GPT-3為例，1750億參數，1000億詞匯語料庫，需要1000塊英偉達A100 GPU訓練一個月。...

  1044次閱讀 · 0評論 處理器芯片人工智能AI處理器ChatGPT

• 基于人工智能控制的F-16進行虛擬空戰實驗

  用DARPA的話說，雄心勃勃的ACE計劃旨在通過使用人機協作格斗作為其挑戰問題，為空戰開發“可信、可擴展、人類級別、人工智能驅動的自主性。”...

  424次閱讀 · 0評論 傳感器人工智能DARPA
  

• 深度解析CLIP在視覺語言理解與定位任務上的無監督遷移研究

  在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個主流測試基準中，我們的模型在單源和多源場景下的性能都明顯優于SOTA無監督定位方法Pseudo-Q，分別達到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次閱讀 · 0評論 spl網絡架構Clip大模型

• 深度學習YOLOv3 模型設計的基本思想

  在檢測任務中，將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉，保留從輸入到C0部分的網絡結構，作為檢測模型的基礎網絡結構，也稱為骨干網絡 YOLOv3模型會在骨干網絡的基礎上，再添加檢測相關的網絡模塊...

  318次閱讀 · 0評論 神經網絡網絡模塊函數深度學習
  

• 樹莓派系列之MQTT低代碼實現

  低代碼開發平臺（LCDP）是無需編碼（0代碼）或通過少量代碼就可以快速生成應用程序的開發平臺。...

  452次閱讀 · 0評論 RedShell樹莓派MQTTRaspberry
  

• 深度學習經典的自動標注軟件介紹

  該項目可以自動生成基于激光雷達的運動對象分割的訓練數據。該工具通過批量離線處理數據來實現這一點。...

  2391次閱讀 · 0評論 gpu激光雷達深度學習
  

• 基于卷積神經網絡的雙重特征提取方法

  機器學習技術已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題。基于卷積神經網絡的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取，然后將此特征輸入卷積層進行第二次特征提取。...

  614次閱讀 · 0評論 集成電路晶圓adc卷積神經網絡表面缺陷
  

• 機器學習常用的十大算法

  二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X)表示，形式為參數化的logistic分布。這里隨機變量X取值為實數，隨機變量Y取值為1或0。可以通過有監督的方法來估計模型參數。...

  2062次閱讀 · 0評論 神經網絡算法機器學習隨機森林XGBoost

• 人工智能在網絡安全中的應用研究

  在人工智能時代中，網絡安全管理制度也是提高高校網絡安全使用的一項有效措施，高校需要建立一套完善的網絡安全管理體系，明確網絡使用權限和責任，并制定相關規章制度，其中包括網絡設備管理制度、網絡數據備份、網絡接入口認證等管理內容。...

  752次閱讀 · 0評論 網絡安全人工智能計算機網絡網絡攻擊網絡入侵

• Python如何進行特征重要性分析

  特征重要性分析用于了解每個特征(變量或輸入)對于做出預測的有用性或價值。目標是確定對模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機器學習中經常使用的一種方法。...

  383次閱讀 · 0評論 數據處理機器學習python隨機森林
  

• 什么是卷積神經網絡？如何MATLAB實現CNN？

  卷積神經網絡（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數據中學習的深度學習網絡架構。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很好地對音頻、時間序列和信號數據進行分類。...

  1789次閱讀 · 0評論 濾波器gpu深度學習cnn卷積神經網絡
  

• 圖像分類的主流深度神經網絡模型有哪些 深度神經網絡搜索方法總結

  生成對抗網絡（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見的基于深度學習技術的生成模型，包括生成器和判別器2個組件，如圖11。二者相互對抗，互相促進。...

  1557次閱讀 · 0評論 編碼器神經網絡人工智能圖像分割深度學習
  

• 生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的機遇和挑戰

  人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術，它利用機器學習、深度學習和計算機視覺技術來處理專業領域的問題，并幫助企業和組織優化決策。...

  720次閱讀 · 0評論 人工智能計算機視覺機器學習深度學習ChatGPT
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