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posted @ 2021-01-20 16:03 Xu_Lin 阅读(145) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 清理进程 ps aux | grep '/usr/local/python/bin/python3.8' | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9 阅读全文
posted @ 2025-05-06 10:37 Xu_Lin 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多模态大语言模型的总结 结构与原理 结构示意图 多模态输入 → 特征提取与对齐 → 语义理解与推理 → 多模态输出生成 MLLM架构组件 模型组件 作用及介绍 模态编码器(Modality Encoder) 将不同模态的输入(如图像、音频、视频)编码为特征表示。常用的视觉编码器包括CLIP ViT、 阅读全文
posted @ 2025-04-26 17:32 Xu_Lin 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://github.com/huggingface/transformers/pull/36878/ 以下是基于提供的代码对 Qwen3Moe 架构的深入分析,结合配置文件和模型定义,总结其相对于传统 MoE 模型和 Qwen-2.5 的核心优化与改进: 一、配置文件的优化与扩展 1. 动 阅读全文
posted @ 2025-03-21 23:56 Xu_Lin 阅读(1723) 评论(0) 推荐(1)
摘要: Grounding与Embedding:多模态人工智能中的关键概念 在多模态人工智能领域,Grounding和Embedding是两个至关重要的概念。它们在模型中扮演着不同的角色,共同协作以实现对多模态数据的深入理解和处理。 Grounding:语言与视觉的桥接 Grounding,通常指将抽象、符 阅读全文
posted @ 2025-03-19 22:41 Xu_Lin 阅读(114) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 多模态大语言模型的发展与未来展望 目录 引言 历史发展 当前状态 技术架构 应用场景 挑战与限制 未来趋势 结论 参考文献 引言 人工智能领域正经历着前所未有的变革,而多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)作为这一变革的核心驱动力,正在重塑我 阅读全文
posted @ 2025-03-19 19:49 Xu_Lin 阅读(743) 评论(2) 推荐(0)
摘要: import os from typing import Dict import torch from filelock import FileLock from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvi 阅读全文
posted @ 2025-03-05 16:51 Xu_Lin 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 环境配置 LM-Studio 官网:https://lmstudio.ai/ 修改“镜像源” cd /opt/apps/ai.lmstudio/files/LM_Studio/resources/app/.webpack/main 使用vscode打开进行编辑, ./resources/app/.w 阅读全文
posted @ 2025-02-02 11:37 Xu_Lin 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 官网: https://www.moonbitlang.cn/download/ curl -fsSL https://cli.moonbitlang.cn/install/unix.sh | bash 阅读全文
posted @ 2025-01-11 20:55 Xu_Lin 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 元旦将近,显然又是一年岁末。 同事开始讨论中午吃什么,以及晚上的跨年计划之类的大问题。 我开始努力回想自己的2024,秉承着毕业以来每年写个人总结的习惯, 也因为近年来自己的节奏和生活越来越快,只能在年终的节点停下来回顾下自己的历程。 前言 我打开了自己的相册,下面且慢慢说来。 一些流水账 因为时间 阅读全文
posted @ 2025-01-01 10:52 Xu_Lin 阅读(2243) 评论(6) 推荐(19)
摘要: 大语言模型(Large Language Models,LLM)是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型,使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来,包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT、GPT等在内多种模型, 阅读全文
posted @ 2024-12-27 12:15 Xu_Lin 阅读(302) 评论(0) 推荐(0)
摘要: cloudstudio 在vscode中新建终端,使用nvidia-smi查看显卡与gpu情况,可知当前使用的显卡是T4的,显存有15G 阅读全文
posted @ 2024-11-11 00:30 Xu_Lin 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/1571518/202409/1571518-20240923092420289-1225414799.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/1571518/202409/1571518-20240923092245644-1657998018.png) ![](https:// 阅读全文
posted @ 2024-09-23 09:24 Xu_Lin 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-18 01:00 Xu_Lin 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-15 23:06 Xu_Lin 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-13 02:20 Xu_Lin 阅读(352) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 这个图表展示了二分类问题中常用的各种评价指标及其计算公式。以下是对每个指标的详细分析和总结: 图表结构分析 总样本数 (Total population): ( P + N ):总样本数,包括正类样本和负类样本。 实际情况 (Actual Condition): 正类 (Positive, P):实 阅读全文
posted @ 2024-06-20 16:18 Xu_Lin 阅读(217) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目标检测二十年:一项综述 摘要 — 目标检测是计算机视觉中最基本的挑战之一,近年来受到了极大的关注。过去二十年的发展可以视为计算机视觉历史的缩影。如果我们将今天的目标检测视为深度学习技术美学的体现,那么回溯到20年前,我们将见证“冷兵器时代”的智慧。本文广泛回顾了400多篇目标检测论文,涵盖了四分之 阅读全文
posted @ 2024-05-08 16:05 Xu_Lin 阅读(699) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 使用ollama玩转本地大模型 https://ollama.com/download 安装 安装验证 测试 ollama run llama2 ollama run qwen 阅读全文
posted @ 2024-03-19 20:44 Xu_Lin 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)
摘要: mnn build tnn 阅读全文
posted @ 2024-02-03 00:33 Xu_Lin 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 要使用 CMake 和 TNN 库基于 C++ 实现神经网络模型的推理预测,你需要按照以下步骤进行操作: 准备环境 确保已安装 CMake 和 C++ 编译器。并从 TNN 的 GitHub 仓库下载源代码(https://github.com/Tencent/TNN)。 编译 TNN 在 TNN 阅读全文
posted @ 2024-01-12 16:57 Xu_Lin 阅读(237) 评论(0) 推荐(0)