针对隧道定位痛点,新锐科创推出了4G+蓝牙+LoRa融合定位系统方案。该系统将4G的高速传输、蓝牙的高精度短距离定位以及LoRa的长距离低功耗传输优势相结合,为...
在人工智能(AI)领域,随着技术的飞速发展,研究者们对AI算法、模型及其应用的研究日益深入。本文旨在探讨AI在各个领域的应用现状、挑战与发展趋势,以期为我国AI...
继续《从0开发大模型》系列文章,上一篇用全量数据做微调,训练时间太长,参数比较大,但是有一种高效的微调方式LoRA。
微调(Fine-tuning)是AI领域的“秘密武器”,它让普通人也能轻松打造专属的大语言模型。本文深入解析微调的核心原理,结合实际代码案例,手把手教你如何用L...
文本到图像生成的扩散模型[11]已经彻底改变了基于文本 Prompt 的图像合成,这在从Stable Diffusion[29]、Imagen[33]和DALL...
DeepSeek 作为强大的大模型,提供了优质的基础能力,但在某些特定任务上,直接使用预训练模型可能无法满足需求。本篇文章将介绍 LoRA(Low-Rank A...
微调(Fine-tuning)是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。最近,低秩自适应 (LoRA) 等方法已被证明可以在各种任务上达到完全微调模型...
准确分割多样的物体对于各种场景理解应用至关重要,包括机器人感知、自动驾驶和AR/VR等[1]、[2]。段切 Anything 模型(SAM) [3] 在实例分割...
微调大型预训练模型在不同的任务和领域一直很受欢迎。然而,随着这些预训练模型的规模不断扩大, finetuning它们的计算成本也变得非常昂贵。最近,参数高效的 ...
目前,基于人类偏好的风格和道德价值观的预训练语言模型(RLHF,Christiano等人,2017;Ouyang等人,2022)是一种广泛使用的方法,用于将预训...
受到自然语言处理应用中预训练语言模型的成功(如LLMs)的鼓舞,大型多模态模型(LMMs)吸引了学术界和工业界的广泛关注。它们通过感知和解释多模态信号(例如,视...
总结,NB-IOT刚开始使用,综合费用相对较高,不过由于三大运营商的大力支持,大规模使用后价格回到较为理性的空间。不过LoRa阵营也不会担心,毕竟起步比NB-I...
论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf
论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf 本文将先介绍论文中的LoRA技术,然后以BERT为例在IMDB数据集上代...
预训练模型,在广泛和多样的一般领域语料库上进行训练,具有卓越的泛化能力,受益于一系列基本任务,如自然语言理解[Devlin,2018,Liu,2019],自然语...
论文标题:ST-LoRA: Low-rank Adaptation for Spatio-Temporal Forecasting
训练大型语言模型需要消耗大量的计算资源,有时甚至需要花费长达六个月的赵等(2023年)。这为人工智能的发展带来了瓶颈并引发了环境问题。为了缓解这一问题,作者通常...
这篇论文刚刚中稿 NeurIPS Oral(64/15671 =0.4%),作者分别来自澳门大学、德克萨斯大学奥斯汀分校以及剑桥大学。其中,第一作者田春霖是澳门...
多模态预训练模型在通用的计算机视觉任务,包括分类和回归领域取得了巨大的成功[1, 2, 8]。在广泛的多样数据集上的预训练,使得多模态预训练模型能够理解不同模态...