简介模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种概率型全局优化算法，它受到物理退火过程的启发。在固体材料的退火过程中，材料被加热到一定温度后缓慢冷却，其内部结构逐渐趋于稳定，最终达到能量最低的平衡状态。模拟退火算法正是模仿这一过程，...
自此，不管是学术界，还是工业界均掀起了基于Transformer的预训练模型研究和应用的热潮，并且逐渐从NLP领域延伸到CV、语音等多项领域。Transformer模型是一个具有里程碑意义的模型，它的提出催生了众...
稀疏模型与稠密模型，作为深度学习领域的两股重要力量，各自承载着不同的使命与愿景。在探索未知的征途中，它们既是竞争对手，也是合作伙伴，共同推动着人工智能技术向前迈进。未来，随着算法创新和硬件技术的进步，我们有理由相...
2024年4月18日，Meta**开源**了Llama3大模型，把AI的门槛降低到了最低，这是人工智能领域的一个重要飞跃。我们个人也可以部署大模型了，这简直就是给个人开发者发了个大红包！Lla...
本文深入探讨了如何利用人工智能技术进行心电图（ECG）异常检测，从数据准备、预处理到模型训练和实际应用的全流程。背景与介绍心电图是评估心脏功能和检测心脏疾病常用的工具。传统分析依赖医生经验，人工智能技术能辅助提高诊断准确性。数据准备与预...
Transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法，如果同时有配套的分词工具（Tokenizer），需要使用同名调度。在上述三种应用方式中：管道方式使用最简单，但灵活...
今天，开始写一个新的系列《大模型RAG实战》。上个月我在2篇文章中，介绍了如何使用LlamaIndex框架，通过少量代码，实现本地可部署和运行的大模型RAG问答系统。我们要开发一个生产级的系统，还需要对LlamaI...
训练性能在本文指机器（GPU、NPU或其他平台）在指定模型和输入数据的背景下，完成一次端到端训练所需要花费的时间，考虑到不同模型的训练数据量和训练轮次（epoch）差异，此处定义的性能是在完成一个batch训练所...
在这个即将到来的大模型时代，“GPU向上”意味着GPU更加适用于云侧等高性能计算场景，“NPU向下”代表NPU使用趋势是向更低功耗、边缘设备上的应用方向发展。GPU与NPU将是大模型应用落地的双重引擎。_transf...
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处多模态大模型在实际应用中面临着一个普遍的挑战——幻觉问题（hallucination），主要表现为模型在接收到用户提供的图像和提示时，可能会产生与图像内容不符的描述，例如错误...