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摘要: OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3,他们将其描述为性能最好的嵌入模型,具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small,较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。 这些模型的设计和训练 阅读全文
posted @ 2024-02-26 10:22 deephub 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE),这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法 这个方法冻结整个模型,包括PEFT 阅读全文
posted @ 2024-02-25 20:17 deephub 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 异常处理是写好代码的一个重要的方面,虽然许多开发人员都熟悉基本的try-except块,但是有很多更深入的知识可以使异常处理更高效、更可读和更python化。所以本文将介绍关于Python异常的20个可以显著改善编码的Python异常处理技巧,这些技巧可以让你熟练的掌握Python的异常处理。 Py 阅读全文
posted @ 2024-02-24 10:26 deephub 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm,人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba(一种状态空间模型)。 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with S 阅读全文
posted @ 2024-02-23 10:53 deephub 阅读(523) 评论(0) 推荐(0)
摘要: LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文,它结合了最先进的建模架构和优化技术,包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。它引入了新的校准方法,并使用基于深度学习的探索/利用策略来优化模型,并且通过压缩技术,如量化和词表压缩,实现了高效部署。 LinkedIn将其应用于Fee 阅读全文
posted @ 2024-02-22 11:22 deephub 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2023年是大语言模型和稳定扩散的一年,时间序列领域虽然没有那么大的成就,但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer 结构(BasisFormer、Crossformer、Inverted transformer和Patch transformer) 阅读全文
posted @ 2024-02-21 12:26 deephub 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。 在这篇文章中,我们将整理视频生成在最近几年是发展概况,模型 阅读全文
posted @ 2024-02-20 12:06 deephub 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。 这时就需要我们进行手动的微调。微调可以根据相对较小的图像集向模型教授新的、独特的主题。我们今天使用DreamBooth在不影响模型原始功能的情况下实现微调过 阅读全文
posted @ 2024-02-19 11:33 deephub 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在自然语言生成任务(NLG)中,采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。 束搜索(Beam Search)是贪婪解码的一种扩展,通过在每个时间步保留多个候选序列来克服贪婪解码的局部最优问题。 在每个时间步保留概率最高的前几个候选词语,然后在 阅读全文
posted @ 2024-02-18 10:47 deephub 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术,本文我们来总结一下常见的线性降维技术。 1、Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要 阅读全文
posted @ 2024-02-17 10:13 deephub 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
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