Позвольте моделям фундамента сделать всю работу. Эндрю Вайц, Сидни Примас и Лина Колуччи Последний продукт Infinity автоматически улучшает производительность модели клиента за счет генеративного расширения. Модели Foundation, такие как Stable Diffusion, DALL-E и GPT-4, становятся все более мощными. Они кодируют огромное количество мировых знаний, обучаясь на миллиардах точек данных. В Infinity AI мы недавно задали вопрос: Можем ли мы использовать знания, заложенные в больших..

Получите высокопроизводительные крошечные модели, используя схему обучения учитель-ученик Тенденция в мире машинного обучения в последние несколько лет заключалась в том, чтобы получить самые большие модели, обучить их на огромных объемах данных, а затем объединить их, чтобы получить последние несколько процентов точности. Одним из недостатков этого подхода является то, что большие модели или ансамбли могут быть сложными для развертывания в реальных приложениях. Их вес может быть..

Проблема Ваша модель слишком велика и не может позволить себе ее на периферийном устройстве. Трудно получить аналогичную производительность от меньшей модели, обучая ее с нуля. Решение Извлечение знаний При извлечении знаний вы обучаете меньшую модель на основе изучения большей модели. Ниже показано, как использовать большую модель (часто называемую моделью учителя ) для меньшего модель ( студенческая модель ). Что у нас есть: предварительно обученная модель учителя,..

Современные предварительно обученные многоязычные языковые модели (LM) стремятся представить более 100 языков в одной модели. Однако, несмотря на то, что их современные результаты обеспечивают межъязыковую передачу, такие многоязычные модели часто неспособны справедливо представлять свой разнообразный набор языков из-за ограниченных возможностей, искаженных данных предварительного обучения и неоптимальных словарей. Хотя языковые модели, обученные на больших пользовательских словарях,..

Как обнаружение объектов Yolo V4 обеспечивает более высокую MAP и более короткое время логического вывода Расширенные возможности Yolo v4 Yolo v4 имеет более высокую скорость вывода для детектора объектов в производственных системах. Оптимизация для параллельных вычислений Yolo v4 - это эффективная и мощная модель обнаружения объектов, использующая один графический процессор для быстрой доставки точного обнаружения объектов. Модели детекторов объектов состоят из Предварительно..

Методы сжатия модели, которые работают лучше, чем исходная Глубокая нейронная сеть - один из мощных методов машинного обучения. Он имеет потрясающую производительность во многих задачах, включая распознавание изображений, обработку естественного языка, а также распознавание речи. Построение глубокой нейронной сети, которая хорошо работает в последующих задачах, часто требует наличия миллионов или даже миллиардов параметров. Один пример из модели Крижевского, выигравшей конкурс..