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徐土豆
05-19 09:33
給定計(jì)算預(yù)算下的最佳LLM模型尺寸與預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量分配
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-18 10:32
大模型推理時的尺度擴(kuò)展定律
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-13 09:42
世界多胞體與世界模型
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-12 08:41
獎勵模型中的尺度擴(kuò)展定律和獎勵劫持
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-08 09:13
MeCo——給預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加源信息,就能減少33%的訓(xùn)練量并且提升效果
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-06 10:27
DoReMi——一種通過代理模型估計(jì)大模型預(yù)訓(xùn)練最佳數(shù)據(jù)配比的方法
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-05 09:24
CatLIP,加速2.7倍!采用分類損失的CLIP水準(zhǔn)的預(yù)訓(xùn)練視覺編碼器
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-04 09:30
解耦多模態(tài)大模型中的視覺語義壓縮與視覺語義摘要
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-03 10:28
Alignment與Correspondence,用于量化衡量MLLM中視覺特征的視覺語義對齊與視覺結(jié)構(gòu)程度的方法
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
徐土豆
05-02 09:30
SigLIP——采用sigmoid損失的圖文預(yù)訓(xùn)練方式
# AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)
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大語言模型
深度學(xué)習(xí)囚框架相關(guān)tensorflow
立體視覺與多視角視覺
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與加速,壓縮
人體活動與視頻分析
多模態(tài)模型
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)
對比學(xué)習(xí)
《SVM筆記系列專題》
機(jī)器學(xué)習(xí)原理
深度學(xué)習(xí)debug沉思錄
Geometric Deep Learning學(xué)習(xí)筆記
C語言與底層原理
暫無內(nèi)容
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