转换器关键词检索结果

使用自定义模型和扩展容器创建 SageMaker 推理终端节点

Create a SageMaker inference endpoint with custom model & extended container

这篇文章将引导您完成使用 NASA 的 Prithvi 模型在 SageMaker 上部署单个自定义模型的端到端过程。Prithvi 模型是 IBM 和 NASA 团队在连续的美国协调 Landsat Sentinel 2 (HLS) 数据上预先训练的首创时间 Vision 转换器。可以使用 mmsegmentation 库对其进行微调以进行图像分割,用于烧伤疤痕检测、洪水测绘和多时间作物分类等用例。

如何通过 5 个简单步骤构建自定义 GPT:初学者指南

How to Build a Custom GPT in 5 Easy Steps: A Beginner’s Guide

使用此易于理解的初学者指南,了解如何在 Weam 中构建自定义 GPT(生成式预训练转换器)。文章《如何通过 5 个简单步骤构建自定义 GPT:初学者指南》首先出现在 Weam - AI For Digital Agency 上。

如何使用 Hugging Face Transformers 构建文本分类模型

How to Build a Text Classification Model with Hugging Face Transformers

了解从头开始训练基于转换器的文本分类模型的关键步骤。

俄罗斯电子公司的发展将确保燃料和能源设施设备的集成

Разработка «Росэлектроники» обеспечит интеграцию оборудования на объектах ТЭК

国产工业协议转换器使关键信息基础设施替代国外同类设备成为可能

研究人员开发工具来即时隐藏和匿名化声音

Researchers developing tool to instantly conceal and anonymize voices

语音转换器系统将在几毫秒内产生计算机生成的语音,允许用户控制年龄、性别和方言等因素。

VoiceMod

VoiceMod

Voicemod 是一款功能强大的实时语音转换器和音板软件 […]文章 VoiceMod 首次出现在 AI 工具目录 | 浏览和查找最佳 AI 工具上。

黑洞旋转揭开超亮光的奥秘

Black Hole Spins Unravel the Mystery of Ultraluminous Light

围绕黑洞旋转的气体形成的圆盘是宇宙中最有效的能量转换器之一,发射出光和等离子体射流。最近的模拟表明,随着黑洞的旋转,这些圆盘会摆动,从而改变它们发射的方向。这种运动可以解释为什么其中一些发出的光 [...]

微调 BERT 进行文本分类

Fine-Tuning BERT for Text Classification

一个带有 Python 代码的可破解示例尽管当今的 100B+ 参数转换器模型是 AI 领域最先进的模型,但我们仍然可以使用较小的(<1B 参数)模型完成很多工作。在本文中,我将介绍一个这样的示例,即微调 BERT(1.1 亿个参数)以对网络钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念,然后分享示例 Python 代码。图片来自 Canva。微调微调涉及通过额外的训练将预训练模型调整到特定用例。预训练模型是通过无监督学习开发的,从而无需大规模标记数据集。然后,与从头开始训练相比,经过微调的模型可以利用预先训练的模型表示来显着降低训练成本并提高模型性能 [1]。微调大型语言模型 (LLM)将训练

如何将 PDF 转换为 Google 表格:7 种方法说明

How to Convert PDF to Google Sheets: 7 Methods Explained

了解将 PDF 转换为 Google 表格的 7 种方法,包括 Google 文档、转换器、附加组件、Adobe Acrobat、Python 和 AI 工具。选择最适合您需求的方法。

生成式 AI 在各个行业的应用

The Applications of Generative AI in Various Industries

生成式 AI 是指一类人工智能模型,旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型,例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器,可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同,生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值,它可以增强创造力、效率和创新。在本文中,我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外,我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑,并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么,让我们开始吧!生成式人工智能生成式人工智能:简介生

LightPDF

LightPDF

LightPDF 是一个由人工智能驱动的免费在线 PDF 编辑器、转换器和 […]LightPDF 一文首先出现在 AI Parabellum 上。

生成式 AI 时代的医疗内容创作

Medical content creation in the age of generative AI

生成式人工智能和基于转换器的大型语言模型 (LLM) 最近成为头条新闻。这些模型在问答、文本摘要、代码和文本生成方面表现出色。如今,LLM 已被公司在实际环境中使用,包括受到严格监管的医疗保健和生命科学行业 (HCLS)。用例范围从医疗 […]

“ChatGPT” 的词源以及人工智能模型的开发方式

The Etymology of “ChatGPT” and How Artificial Intelligence Models are Developed

OpenAI 的人工智能“ChatGPT”之所以如此命名,是因为其首字母缩略词“GPT”代表“生成预训练转换器”。生成预训练转换器提供了任何大型语言模型(如 ChatGPT)的特性。 “生成性”一词指的是人工智能“生成与它所生成的数据集相似的新内容的能力……继续阅读“ChatGPT”的词源以及人工智能模型的开发方式

介绍文本包

Introducing the text package

文本包试图为 R 中的 HuggingFace 转换器语言模型提供用户友好的访问和管道。

如何为 AI 正确标记图像:五大挑战和最佳实践

How to Label Images Properly for AI: Top 5 Challenges & Best Practices

为什么重要:作为一个激进的转换器,图像标记可以调节 AI 模型的精度,因此是计算机视觉模型的成功杠杆。它发挥着核心作用,是 AI 实施成功的首要程序。

了解用于深度学习的 einsum:从头开始实现具有多头自注意力机制的 Transformer

Understanding einsum for Deep learning: implement a transformer with multi-head self-attention from scratch

通过编写自定义多头自注意力单元和转换器块来了解 einsum 符号和 einops

10 分钟内了解 Vision Transformer (ViT) 的工作原理:一张图像价值 16x16 个字

How the Vision Transformer (ViT) works in 10 minutes: an image is worth 16x16 words

在本文中,您将了解视觉转换器如何解决图像分类问题。我们提炼了您需要掌握的所有重要细节,以及它在有足够的数据进行预训练的情况下可以很好地工作的原因。