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當(dāng)然 MPT-7B-StoryWriter-65k+ [5] 模型也有較長(zhǎng)的外推能力，主要在于，注意力這塊使用了 ALIBI [6]。要擁有什么樣的長(zhǎng)度，取決你的需求。對(duì)于對(duì)話(huà)模型，往往不需要那么長(zhǎng)的外推能力。但對(duì)于想做知識(shí)庫(kù)領(lǐng)域相關(guān)的應(yīng)用， 需要模型能夠看更多的內(nèi)容，是有這個(gè)需求的。...
由于GPU具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，因此可以配置為訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型(通常是同時(shí)進(jìn)行)。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。...
先進(jìn)傳感和信息管理技術(shù)的全球系統(tǒng)可提供越來(lái)越多的跨所有領(lǐng)域和作戰(zhàn)環(huán)境收集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可通過(guò)聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)訪問(wèn)，聯(lián)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)和硬件/軟件接口來(lái)發(fā)現(xiàn)、分類(lèi)數(shù)據(jù)，并與所有領(lǐng)域、層級(jí)和安全級(jí)別的授權(quán)合作伙伴交換數(shù)據(jù)。...
在不同的硬件平臺(tái)上評(píng)估LLM對(duì)于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級(jí)計(jì)算機(jī)上研究了LLM，并使用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)來(lái)提供對(duì)其能力的詳細(xì)評(píng)估與分析。...
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，常用的包更新非常頻繁。盡管開(kāi)發(fā)人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來(lái)很多麻煩。幸運(yùn)的是，有工具可以解決這個(gè)問(wèn)題！在這一方面，Mikhailiuk 推薦了兩個(gè)工具：Docker 和 Conda。...
MSA-CNN模型結(jié)構(gòu) 基于多尺度注意力機(jī)制的卷積網(wǎng)絡(luò)模型（MSA-CNN）包括三個(gè)模塊，分別是多尺度卷積模塊、特征強(qiáng)化模塊和分類(lèi)模型，其中多尺度卷積模塊和特征強(qiáng)化模塊是其核心。...
算法是數(shù)據(jù)科學(xué)的生命線(xiàn)。 抽樣是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要課題，但我們實(shí)際上并沒(méi)有討論得足夠多。 有時(shí)，一個(gè)好的抽樣策略會(huì)大大推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展。錯(cuò)誤的抽樣策略可能會(huì)給我們帶來(lái)錯(cuò)誤的結(jié)果。因此，在選擇抽樣策略時(shí)應(yīng)該小心。...
用DARPA的話(huà)說(shuō)，雄心勃勃的ACE計(jì)劃旨在通過(guò)使用人機(jī)協(xié)作格斗作為其挑戰(zhàn)問(wèn)題，為空戰(zhàn)開(kāi)發(fā)“可信、可擴(kuò)展、人類(lèi)級(jí)別、人工智能驅(qū)動(dòng)的自主性?！?..
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個(gè)主流測(cè)試基準(zhǔn)中，我們的模型在單源和多源場(chǎng)景下的性能都明顯優(yōu)于SOTA無(wú)監(jiān)督定位方法Pseudo-Q，分別達(dá)到6.78% ~ 10.67% 和11.39% ~ 14.87%。所提出的SSA算法和MSA算法的性能增益...
在檢測(cè)任務(wù)中，將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉，保留從輸入到C0部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為檢測(cè)模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也稱(chēng)為骨干網(wǎng)絡(luò) YOLOv3模型會(huì)在骨干網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，再添加檢測(cè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模塊...
低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)（LCDP）是無(wú)需編碼（0代碼）或通過(guò)少量代碼就可以快速生成應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。...
該項(xiàng)目可以自動(dòng)生成基于激光雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該工具通過(guò)批量離線(xiàn)處理數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。...
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被廣泛接受，并且很適合此類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進(jìn)行第一次特征提取，然后將此特征輸入卷積層進(jìn)行第二次特征提取。...
二項(xiàng)logistic回歸模型是一種分類(lèi)模型，由條件概率分布P(Y|X)表示，形式為參數(shù)化的logistic分布。這里隨機(jī)變量X取值為實(shí)數(shù)，隨機(jī)變量Y取值為1或0?？梢酝ㄟ^(guò)有監(jiān)督的方法來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。...
在人工智能時(shí)代中，網(wǎng)絡(luò)安全管理制度也是提高高校網(wǎng)絡(luò)安全使用的一項(xiàng)有效措施，高校需要建立一套完善的網(wǎng)絡(luò)安全管理體系，明確網(wǎng)絡(luò)使用權(quán)限和責(zé)任，并制定相關(guān)規(guī)章制度，其中包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備管理制度、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)備份、網(wǎng)絡(luò)接入口認(rèn)證等管理內(nèi)容。...
特征重要性分析用于了解每個(gè)特征(變量或輸入)對(duì)于做出預(yù)測(cè)的有用性或價(jià)值。目標(biāo)是確定對(duì)模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的一種方法。...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識(shí)別對(duì)象、類(lèi)和類(lèi)別。它們也能很好地對(duì)音頻、時(shí)間序列和信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。...
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見(jiàn)的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的生成模型，包括生成器和判別器2個(gè)組件，如圖11。二者相互對(duì)抗，互相促進(jìn)。...
人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術(shù)，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)處理專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題，并幫助企業(yè)和組織優(yōu)化決策。...
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