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AI: GPT与BERT两大自然语言处理模型比较

近年来,人工智能领域两大重要模型——GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations...一、GPT:生成式预训练模型 1. 核心特点 GPT系列模型(如GPT-2、GPT-3和最新GPT-4)是OpenAI开发生成式预训练模型。...技术原理 BERT预训练包括两个主要任务: 掩码语言模型(MLM):随机掩盖输入文本中部分单词,训练模型预测这些单词。...三、GPT与BERT比较 特点 GPT BERT 模型类型 生成式 编码器 架构 单向Transformer 双向Transformer 预训练目标 语言模型(LM) 掩码语言模型(MLM)、下一个句子预测...(NSP) 应用场景 文本生成、对话系统、编程辅助 文本分类、问答系统、命名实体识别 优势 强大文本生成能力 精确文本理解能力 四、总结 GPT和BERT作为自然语言处理领域两大重要模型,各自具有独特优势和适用场景

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详解苏宁门店的人脸识别技术

和误二者不可兼得,所以评价人脸识别算法时常用指标是误率小于某个值时(例如0.1%)率。...人脸识别背后算法模型 softmaxLoss 其实人脸识别与imagenet图像分类比赛并没有本质区别,苏宁在早期拍照购物中累积商品识别项目经验很多都可以用在人脸别的项目中,比如早期VGG...在N如此大情况,要求误率很低,又要保证模型对相似人分辨能力,甚至能区分双胞胎,仅靠前面提到全局margin是很困难。...图7 商品晒单图像清洗流程 人脸别的当下与未来 除了模型改进和源源不断高质量的人脸数据,行业内各家技术比拼还体现在算力上。俗话说天下武功,唯快不破。...夜晚苏宁酒店走廊里可能光照比较暗,而在一些门店条件又限制了摄像头安装角度和高度,同时也不希望摄像头安装影响顾客购物体验,这都对人脸别的落地提出了挑战。

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    【干货】深度人脸别的 Caffe 实现(附模型开源地址及论文下载)

    对几个大型人脸基准实验已经令人信服地证明了该方法有效性。...在大多数可用CNN中,softmax损失函数被用作训练深度模型监视信号。为了增强深度学习特征识别能力,本论文为人脸识别任务提出一种新监视信号,称作中心损失函数(center loss)。...实验中,model A是单一使用softmax损失函数监视模型,model B是softmax损失和对比损失联合监视模型,model C是softmax损失和中心损失联合监视模型。...用MegaFaceChallenge数据集实验 MegaFace中的人脸图像样本: ? 我们对使用不同方法模型进行了人脸识别和人脸验证实验,结果如下: ? 人脸识别任务中不同模型正确率 ?...人脸验证任务中不同模型正确率 结果显示,使用 softmax 损失函数和中心损失函数联合监视 model C 能得到更高正确率。

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    不同训练模型比较

    在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练模型相比,L-BFGS方法产生不同误差解决方法。...所有随机种子都是固定,这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们第一个实验中,我们只关心最小误差。...0.1372 (II) werewolf=0.6698, vampire=0.2119, monster=0.1531, creature=0.1511, teenagers=0.1279 如果我们再来考虑两个模型前...抛开模型真正优化方法,这些模式都被这两种模型学到了,但同时带有轻微差异,这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而,正如参数向量相关性证实那样,两个解决方法是非常相近。...接下来,我们将研究模型对未知数据泛化能力。

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    人脸有关模型总结

    ASM(Active Shape Model)早期基于统计学习的人脸配准算法 AAM (active appearance model)是ASM改进算法 CLM constrained local...model CR级联回归 LBF (local binary feature)局部二元模式 ERT (ensemble of regression tree)集成回归树梯度提升学习方法,并提出了提取有效像素差特征距离先验...ESR:提出了两阶段学习策略和像素差特征,并通过随机蒛来回归人脸关键点位置; LBP:在ESR基础上提出了稀疏局部二值化特征,并用随机回归森林进行学习。...FDG(first derivative of Gaussian operator)是一种多方向梯度算子,在指定方向角θ后,其计算公式为 ?...FDG具有很强抗噪声能力,能够很好保留图像边缘信息。相比较Gabor等其他梯度特征,更适合人脸配准实时性要求。

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    人脸识别模型动手实践!

    我们可以达成效果 人脸别的技术关键——活体检测 一般提到人脸识别技术,即指人脸比对或人脸匹配,即将待识别的人脸和系统中已经提前录入的人脸信息(如身份证照片)进行特征比对,而在使用神经网络提取特征进行比对之前...如图所示,图例中攻击样本是以打印出来的人脸作为攻击样本,或者露出五官中部分结合打印人脸一起作为攻击样本,当然还有别的攻击样本制作形式。...然后就开始训练了,期间会打印出一些训练过程中loss、acc、acer等信息,如需要别的日志信息可自行修改。...32 --batch_size 8 验证集上结果,ACER=0.0358 模型效果测试 调用训练好模型,对视频中的人脸进行活体检测。...测试结果示例 扩展 关于模型训练,可继续调参以期在验证集获得更好效果。 关于数据集,可以使用全部三种模态数据,使用FaceBagNet模型进行多模态人脸活体检测模型训练。

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    腾讯优图团队再创佳绩,刷新人脸识别世界纪录

    在众多模式识别的应用领域中,人脸识别是一项兼具研究价值与应用价值课题。解决人脸别的关键在于能否找到一种稳定,不轻易随着光照、视角、姿态、表情等外部因素变化而变化,描述人脸身份ID特征表达。...立足于在人脸分析领域内多年深耕与积累,腾讯优图团队基于海量训练数据及深度学习技术,在数据采集、模型优化、训练、组合表达等环节不断积累与探索,最终产出了具备高精度识别能力的人脸深度特征表达模型Deep_UFACE...不仅如此,UFACE模型也展现出巨大应用价值,在业务数据集测试表明,采用UFACE模型进行人脸身份比对,相较非深度方法在同等误率条件下漏率降低了50%以上。...优图从2012年起,逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等具有国际竞争力核心人脸技术,这些辅助软实力为团队在人脸别的进一步突破提供了坚实技术基础。 3、在深度学习领域上布局与探索。...相比较其它IT巨头组建研究团队(百度、Google),优图在深度学习领域起步较晚,但已取得了相当不错成绩。

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    专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东:数据驱动人工智能引发行业变革

    最早在 20 世纪 60 年代,人们就已经开始研究人脸比对算法了;80 年代后期,随着是计算机技术和光学成像技术快速发展,不同算法模型应运而生,最早就是基于人脸局部特征识别模型;之后,更多是提取全局特征后...,再做一些特征变换;再后来还有基于二维、三维模板做人脸建模识别模型。...以前人脸别的准确率只有 70%、80%,而通过卷积神经网络模型和海量图片数据进行训练,最近两年已经能够到达 99.6%、甚至 99.7%,已经到了可以商用程度。...机器之心:能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求? 陈继东:在保证极低误同时拥有很高准确率,是人脸识别金融级精准度基础要求。...人脸角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、照片质量等方面会使同一个人差异比较大;在机器识别的人数增加时候,不同的人出现长得比较概率也会增加,差异反而变小,这是人脸识别一个最大难点。

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    httpd中工作模型比较

    httpd工作模式中prefork、worker、event优缺点: http服务,需要客户端和服务器端建立连接,httpd有三种工作模式:prefork worker event 优点:在资源够用情况下服务稳定...worker:这个就是改进之前工作模型,就是让一个进程处理多个响应. event:这样模型就是让一个进程产生多个线程,让每个线程处理处理客户端请求,并且每个线程可以处理多个线程 查看MPM,可以使用...http 2.2和2.4区别 httpd2.2 可以通过修改配置文件来改变当前服务器所试用模块. http2.4 :两种方式: 静态模块 动态模块 如果把MPM编译成静态模块,那么要改变MPM,只能通过重新编译安装...每个子进程在生命周期内所能服务最多请求个数 StartServers        4    服务开启时,启动子进程个数; MaxClients...,并且自己测试,才能得到比较满意配置

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    多种认证、授权模型比较

    原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道现状下,用户认证、授权几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式具体细节。...OAuth 2.0主要解决是第三方client授权问题。 User context: Y: 代表被授权资源是和当前User相关。 N: 代表被授权资源是和Client相关。...App type: web app: 这类App代码在服务器上执行,用户通过User-Agent(浏览器)下载App渲染HTML页面,并与之交互。比如,传统MVC应用。...native app: 这类App安装在用户设备上,可以认为这类App内部存储credential信息是有可能被提取。比如,手机App、桌面App。...答案是可以,但是有条件,在SSO认证流程最后一步——获取用户信息——通信必须是confidential

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    腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR团队近期成果介绍(3)

    以貌人、以貌取人是人本性,也是最自然、最常用身份确认和交互方式之一。...互联网和移动互联网上每天上传和传播天文数字级别的照片中有很大一部分都是和人脸相关(比如国际知名互联网公司Facebook每天都有亿级以上海量人脸照片和视频上传),因此人脸检测与识别技术在学术界和工业界都备受关注...在上一期中已介绍了我们团队在人脸检测与人脸识别上所取得世界领先原创性成果,迄今为止,我们团队在人脸检测国际最权威评测平台WIDER FACE所有三个测试子集、人脸别的国际最权威评测平台Megaface...该项目的难点在于待识别的敏感人物会以各种形式出现在图片当中,比如漫画和处理过照片都是比较情况。...我们采用自主研发的人脸识别模型对该问题进行了建模,同时利用TEG信安提供业务数据对业务场景进行了优化。 我们的人脸技术接入另一个重要业务是MIG互联网+合作事业部政企项目组腾讯慧眼项目。

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    简单说一下人脸别的过程及前端实现

    ,有手机验证码登录,当然还有逼格比较高的人脸识别登录,手机验证码登录其实是一个很简单,所以我可能会在后期写一下处理过程,今天我们大概说一下人脸别的一个过程,当然因我不是写后端,所以这里是不能贴后端源码...业务需求 最近在做登录模块,有人问了,我怎么做项目和别人不一样啊,怎么是反着,别人都是登录先做好,再实现别的,其实这个是没什么,我们是先简单实现了一个账号密码登录过程,然后就开始实现里面具体一些业务了...,现在里面的已经做了一部分,可以进一步完善我们登录模块了,登录方式很多种,其中一种就是人脸识别登录了,就是当用户点击人脸识别登录时候,直接打开摄像头,看到自己以后进行比对,实现登录一个过程。...,其实人脸识别就是一个前端给照片,后端进行比对一个过程,所以本质上说我画也是对。...:首先说一下我需求,我因为是多种登录方式,所以需要注意是用户登录时候不确定点击哪一种登录,所以需要将扫描人脸作为其中一种验证方式,那么用户点击别的登录方式时候就不可以进行摄像头捕捉人像了,点击人脸别的时候再调用

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    1.2.3.3 TCPIP模型与OSI参考模型比较

    TCP/IP模型与OSI参考模型有许多相似之处。 首先,二者都采用分层体系结构,将庞大且复杂问题划分为若干个较容易处理,范围较小问题,而且分层功能也大体相似。...首先出现是协议,模型实际上是对已有协议描述,因此不会出现协议不能匹配模型情况,但该模型不适合任何其他非TCP/IP协议栈。...第三,TCP/IP模型在设计之初就考虑到多种异构网互联问题,并将网际协议IP作为一个单独重要层次。OSI参考模型最初只考虑到用一种标准公用数据网络将各种不同系统互联。...后来OSI参考模型认识到网际协议IP重要性,因此只好在网络层中划分出一个子层来完成类似于TCP/IP模型中IP功能。...无论是OSI参考模型,还是TCP/IP模型都不是完美的,对二者讨论和批评都很多。OSI参考模型设计者从工作开始,就试图建立一个全世界计算机网络都遵循统一标准。

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    Bard 和 ChatGPT:两大语言模型巅峰对决

    Bard 和 ChatGPT 分别是由 Google AI 和 OpenAI 开发大型语言模型(LLM)。它们都具有惊人学习和生成能力,在自然语言处理领域取得了重大突破。...两者比较 特性 Bard ChatGPT(3.5) 参数量 1.56 万亿 1.37 万亿 训练数据 书籍、代码、其他文本 书籍和代码 任务 生成文本、翻译语言、写不同类型创意内容、回答问题 回答问题...加强对事实性问题理解和回答,使其能够成为更可靠信息来源。 提高对不同语言理解和处理能力,使其能够为全球用户提供服务。 开发新功能,例如翻译、写作、创作等,使其成为更加多功能工具。...例如,ChatGPT4 生成故事既有趣,又有情节。 总结 Bard 和 ChatGPT 都是强大语言模型,各有优势。...Bard 和 ChatGPT 出现,标志着大型语言模型在自然语言处理领域应用进入了一个新阶段。随着它们不断发展和完善,将为我们生活带来更加便利和丰富体验。

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    百万级类别的分类模型拆分训练

    本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类方式进行训练,分类训练方式中存在一个很大问题,就是模型最后一个全连接层参数量太大了,以512为特征为例: 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...现在开源数据越来越多,就算没有自己数据,靠开源数据也能把类别数量堆到100万了,这种条件下,在单卡难以训练,需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到拆分方式就是拆分最大那个fc层。...))) return torch.cat([x1,x2.to(torch.device("cuda:0"))],dim = 1) # 传回GPU-0,便于计算loss 以一个200万类别的模型为例...在两个GPU上计算loss 人脸识别里面的loss计算往往比较复杂,所以这种负载不均衡情况会变得更加明显,为了缓解这种情况, class face_model(torch.nn.Module):...将模型拆分之后,多了很多数据传输操作,模型训练速度自然是会下降不少

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    人脸识别该如何测试

    01 测量人脸别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员概率...计算机在判别时采用阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误率FAR;随阈值增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值增大而减小。...(3)人脸在图象平面外偏转和俯仰:可以建立人脸三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照影响。...设置相似度大于x%时候,视为人脸比对通过,小于x%时候,视为人脸比对不通过。设定阈值过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便同时也带来了一些问题,怎么做好人脸别的测试,还是一个需要思考和深挖课题。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    01 测量人脸别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员概率...计算机在判别时采用阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误率FAR;随阈值增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值增大而减小。...(3)人脸在图象平面外偏转和俯仰:可以建立人脸三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照影响。...设置相似度大于x%时候,视为人脸比对通过,小于x%时候,视为人脸比对不通过。设定阈值过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便同时也带来了一些问题,怎么做好人脸别的测试,还是一个需要思考和深挖课题。

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