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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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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

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