受人腦視覺信息處理機制(層次化、Bottom-up、Top-down)的啟發,團隊采用了深度神經網絡從視覺圖像中逐層提取視覺特征和概念,提高了模型的表達能力和可解釋性;受視覺區域的體素感受野和視覺信息的稀疏表達準則的啟發,團隊采用了稀疏貝葉斯學習從大量體素中自動篩選出對視覺信息解碼貢獻較大的體素,提高了模型的穩定性和泛化能力。...
隨著模型規模的擴大,語言可以作為一種訓練的框架,在推理時可以被丟棄,因為這時視覺有時比語言更具通用性。視覺上下文學習似乎也能賦予DALL·E1一些“生命”跡象。例如,給出圖像的上半部分,讓模型繪制出圖像的下半部分。當上半部分變化時,繪制出的下半部分也會變化,而模型從沒有在這些任務上訓練過。這可能是實現通往所有類型應用的一條可行路徑。...
為了解決大模型應用效率和準確率問題,科大訊飛董事長劉慶峰談道,基于訊飛星火V3.5對長文本的理解、學習、回答能力,科大訊飛進行了模型剪枝和蒸餾,從而推出業界性能最優的130億參數的大模型,在效果損失僅3%以內的情況下,使得星火在文檔上傳解析處理、知識問答的首次響應時間以及文字生成方面都獲得了效率提升。...
受人腦視覺信息處理機制(層次化、Bottom-up、Top-down)的啟發,團隊采用了深度神經網絡從視覺圖像中逐層提取視覺特征和概念,提高了模型的表達能力和可解釋性;受視覺區域的體素感受野和視覺信息的稀疏表達準則的啟發,團隊采用了稀疏貝葉斯學習從大量體素中自動篩選出對視覺信息解碼貢獻較大的體素,提高了模型的穩定性和泛化能力。...
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