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这里一旦提到OCR相关的技术,肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络,毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的
作
用。
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图1 RAG工
作
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作
流程看,能优化的模块有:文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。
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智源:70万预算,从头开发千亿参数大模型,挑战成功!
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者给出了Open LLM数据集的测试结果。
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生成式AI领域拓展!MetaAI开源AudioCraft:一个支持AudioGen、MusicGen等模型的音频生成开发框架
由于易于构建和重复使用,希望构建更好的声音生成器、压缩算法或音乐生成器的人可以在同一个代码库中完成所有操
作
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Transformer
如何最简单、通俗地理解Transformer?
我想让它给一个没有深度学习、nlp领域知识的人介绍Transformer,看他如何
作
答。
Transformer
大模型
换脸
技术爆炸!AI一图换脸新王者,Instant ID保姆级安装与使用测评
第二个单元是进行人物面部朝向的参考,可以放入一张动
作
的照片,这个模块参考的主要是头的朝向,脸部是谁并不重要,至于人物的姿态动
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教程
吴恩达Prompt教程之总结图解
Instruction tuned LLM首先需要从大量文本数据中训练处一个Base LLM,随后使用指令和比较好的输入输出去进一步训练(微调、优化)LLM,在训练过程中,输入和输出都是
作
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教程
吴恩达
RAG
LangChain - RAG:线上系统多文档要频繁更新,每次都要重新花钱做一次 embedding,老板不批预算,批我...
之后会把新加入的 docs 在 embedding 之前都一一登记造册,记录在案: 图四:来自官方文档的 incremental 模式 需要注意的是,如果在相同 source 上重新执行 index 操
作
的话
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大模型量化:什么是模型量化,如何进行模型量化
线性量化与非线性量化 线性量化 采用相同的量化间隔对输入
作
量化 根据Z (zero_point) 是否为0,线性量化可以分为对称量化和非对称量化 非对称量化 浮点0对应的值不是定点0 浮点和定点之间的映射公式
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