大模型在汽车开发行业中的应用
大模型在汽车开发行业中的应用主要体现在以下几个方面： 自动驾驶技术的推动：大模型技术在自动驾驶领域的应用，不仅加速了自动驾驶算法的训练和优化过程，还直接参与到了决策模型的构建中，使得自动驾驶技术得到了显著的发展。例如，特斯拉通过AI技术实现了车辆的自动驾驶功能，为消费者提供了更加便捷、安全的出行体验。 产品及零部件研发：大模型在汽车产品及零部件研发阶段的应用，体现在设计和验证过程中，以及材料科学、工程...
大语言模型与词向量表示
大语言模型（Large Language Models, LLMs）与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点，说明了它们之间的联系： 1. 高质量词向量的生成 大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示，主要得益于以下几个方面： 大规模数据预训练: 这些模型...
MLP手写数字识别(3)-使用tf.data.Dataset模块制作模型输入(tensorflow)
tensor_slices((test_images,test_labels))ds_test = ds_test.repeat().batch(64) print(ds_test) 3、搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
人工智能大模型开发之远程服务器编写代码IDE，我选Jetbrains Gateway，弃用VS Code
应用背景： 我们在大模型等抹模型训练的时候，需要Ubuntu服务器，或者Windows WSL子系统，这个时候你可能会考虑VS Code中的remote ssh插件来实现，但是VS Code的界面以及操作我不是很喜欢，但是使用Pycharm，我就觉得倍感亲切，而且最新版的2024.1版本的Jetbrains所有产品均支持免费的本地AI Coding提示功能，而对于远程开发的需求，我还是选择Jetbra...
基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
e(fout1,"%d\n",o_face_check); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);endendmodule0X_034m 4.算法理论概述 肤色模型通常定义在特定的颜色空间中，常见的有RGB、HSV、YCbCr、Lab等。在这些颜色空间中，YCbCr因其能较好地分离亮度（Y）和色度信息（Cb和Cr），常被用于肤色检测。肤色模型可以是简单的阈值方法...
解锁图像新维度：剑桥联手英特尔，利用大语言模型重构逆向图形学！
反转为物理变量，这些变量在渲染时能够再现观察到的场景。这一任务要求将图像解构为其构成元素，例如产生图像的3D场景中的对象的形状、颜色和材料属性。这种需求限制了现有方法在跨领域时的泛化能力。受到大型语言模型（LLMs）在新环境中的零样本泛化能力的启发，我们探索了利用这些模型中编码的广泛世界知识来解决逆图形问题的可能性。本文提出了一个以LLM为中心的逆图形框架——逆图形大语言模型（Inverse-Grap...
卷积通用模型的剪枝、蒸馏---蒸馏篇--KD蒸馏（以deeplabv3+为例）
上篇文章介绍了剪枝篇，本文以上篇的剪枝模型为学生模型，以剪枝之前的模型为教师模型，进行KD逻辑蒸馏，之后会尝试特征蒸馏和关系蒸馏等。 一、KD逻辑蒸馏 1.1 大致过程 逻辑蒸馏，是基于分类问题设计的，因此非常适用于语义分割。模型最后会有一个softmax层，其输出值对应了相应类别的概率值。在知识蒸馏时，已经有了一个泛化能力较强的Teacher模型，我们在利用Teacher模型来蒸馏训练Studen...
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分...