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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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LLM 相關的開源社區(qū)這兩周涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的工作,吸引了很多人的關注。其中,我比較關注的是 Stanford 基于 LLaMA 的 Alpaca 和隨后...
2023-04-21 標簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 4.4k 0
PLM、ERP、APS、MES幾種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成!
如果這些系統(tǒng)之間沒有集成,各自的系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)需要多次錄入,增加了信息維護工作量和出錯機會,每個系統(tǒng)都是一座信息孤島。如果是成立多年的企業(yè),他們的信息化路...
2023-04-21 標簽:信息系統(tǒng)PLM數(shù)據(jù)集 1.6k 0
后ChatGPT時代NLP的下一個方向:增強式大規(guī)模語言模型
Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng),它將不同的視覺基礎模型與 ChatGPT 相結(jié)合,使得用戶可以通過發(fā)送語言和圖像與 AI 系統(tǒng)進行交互...
2023-04-20 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 1.6k 0
怎么把圖片表示成高質(zhì)量文本一直是個熱門的問題。傳統(tǒng)的思路Show,and Tell 等 Image Caption和Dense Caption 等都是依...
2023-04-17 標簽:SAM數(shù)據(jù)集ChatGPT 2.7k 0
OneForAll子域名搜集工具(比較全,通過證書透明度、網(wǎng)絡爬蟲、常規(guī)檢測、DNS數(shù)據(jù)集、DNS查詢、搜集引擎六個模塊來搜集子域名,但我還是推薦用Xr...
2023-04-17 標簽:服務器自動化數(shù)據(jù)集 4.3k 0
使用Google Colab快速體驗ScaledYOLOv4
由于csp和large(p5)在模型定義的格式略有不同,前者為cfg,后者是采yaml,權重值亦有不同,前者為weight,后者為pt,所以這里有兩個范...
2023-04-14 標簽:Google計算機視覺數(shù)據(jù)集 2k 0
首先,用戶(通常是數(shù)據(jù)科學家)需要整理和準備數(shù)據(jù)集,這個階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載(ETL)。這項工作現(xiàn)在可以通過 Apache Spark 3.0 在 ...
2023-04-12 標簽:AI機器學習數(shù)據(jù)集 4.3k 0
港中大IDEA開源首個大規(guī)模全場景人體數(shù)據(jù)集Human-Art
然而,現(xiàn)有的計算機視覺任務、訓練的數(shù)據(jù)集等大多只關注到了真實世界的照片,這導致相關模型在更豐富的場景下,常常出現(xiàn)性能下降甚至完全失效的問題。即使是SOT...
2023-04-11 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集 1.9k 0
清華&美團提出稀疏Pairwise損失函數(shù)!ReID任務超已有損失函數(shù)!
ReID任務中的由于光照變化、視角改變和遮擋等原因會造成同一類中不同實例的視覺相似度很低(如圖2所示),因此由視覺相似度很低的實例(我們稱之為harmf...
2023-04-09 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集REID 2.9k 0
收集NLP各種任務的數(shù)據(jù)集,加上任務描述和提示組裝成新的數(shù)據(jù)集,并使用這些數(shù)據(jù)微調(diào)預訓練的大型語言模型。包括指令微調(diào)和有監(jiān)督微調(diào)。
2023-04-07 標簽:數(shù)據(jù)集nlpChatGPT 2.6k 0
進一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規(guī)模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖,...
2023-04-07 標簽:PLM語言模型數(shù)據(jù)集 1.6k 0
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
2023-04-07 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集Firefly 8.6k 0
CVPR2023:IDEA與清華提出首個一階段3D全身人體網(wǎng)格重建算法
三維全身人體網(wǎng)格重建(3D Whole-Body Mesh Recovery)是人類行為建模的一個重要環(huán)節(jié),用于從單目圖像中估計出人體姿態(tài)(Body P...
2023-04-07 標簽:算法網(wǎng)格數(shù)據(jù)集 1.9k 0
AUTOSAR NvM Block的Native、Redundant和Dataset有什么區(qū)別?
Native數(shù)據(jù)是NVM塊中存儲的原始數(shù)據(jù),是應用程序需要讀寫的數(shù)據(jù)。Native數(shù)據(jù)只在NVM塊中存儲一份,如果數(shù)據(jù)損壞或丟失,將無法恢復。因此,在寫...
2023-04-06 標簽:存儲數(shù)據(jù)集DataSet 6.4k 0
不同數(shù)據(jù)庫對于字符值的排序規(guī)則各不相同,要達成在不同數(shù)據(jù)庫上對于同樣數(shù)據(jù)集執(zhí)行查詢語句的輸出結(jié)果順序一致性目標,則必須進行相應的設置或改寫,本文通過對五...
2023-03-29 標簽:數(shù)據(jù)庫Oracle數(shù)據(jù)集 2k 0
語言模型性能評估必備下游數(shù)據(jù)集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數(shù)據(jù)類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數(shù)據(jù)類別, 還可以對于來自未見過的類別的數(shù)...
2023-03-27 標簽:分類器語言模型數(shù)據(jù)集 3.1k 0
如何應用Anomalib在數(shù)據(jù)集不平衡的情況下檢測缺陷 ?
基于監(jiān)督式學習的方法利用足夠的注釋異常樣本,通常可用于實現(xiàn)令人滿意的異常檢測結(jié)果。
2023-03-27 標簽:機器人加速器數(shù)據(jù)集 4.2k 0
但自然語言不同,自然語言與 3D 場景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場景來解釋,通過詢問餐具在哪,或者詢問用來攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
2023-03-22 標簽:3D數(shù)據(jù)集自然語言 1k 0
利用Contrastive Loss(對比損失)思想設計自己的loss function
在非監(jiān)督學習時,對于一個數(shù)據(jù)集內(nèi)的所有樣本,因為我們沒有樣本真實標簽,所以在對比學習框架下,通常以每張圖片作為單獨的語義類別,并假設:同一個圖片做不同變...
2023-03-22 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 1.5k 0
點云壓縮編碼方案的需求與日俱增,全球最具影響力的MPEG和國內(nèi)外學者共同致力于研究點云壓縮標準框架,力求建立完善的點云壓縮系統(tǒng),有效應對多源、多尺度場景...
2023-03-16 標簽:云計算人工智能數(shù)據(jù)集 1.9k 0
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