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大模型有什么用，从技术上看
分布式
模型
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目前为止，大模型主要是以NLP为主，因为NLP抛弃了RNN序列依赖的问题，采用了Attention is All you need的Transformer结构，使得NLP能够演变出更多大模型。图像领域也不甘示弱，CNN大模型也开始陆续涌现。
计算机视觉研究院
2023-08-24
345
0
计算机视觉知识星球！最新代码实践分析和共享，目前还可以获取免费加入门票！
图像处理
深度学习
分布式
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 时隔2个月左右，我们知识星球——计算机视觉协会，又启动了，我们团队又注入了新的血液，实力更加强大，我们接下来专门给加入我们的小伙伴，分享最新论文以及实践代码，也希望加入我们的小伙伴积极提出问题，讨论问题，让我们一起在我们的知识星球中成长。 01 计算机视觉协会简介 计算机视觉协会主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究
计算机视觉研究院
2022-07-26
300
0
WWW 2022最佳论文出炉：北京大学团队获唯一最佳学生论文奖
搜索引擎
数据结构
图像处理
自动化
分布式
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自北京大学 DAIR 实验室与腾讯机器学习平台部 Angel Graph 团队共同完成的研究斩获WWW 2022 唯一最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。 4 月 29 日晚，国际万维网顶会 WWW-2022（The Web Conference，简称 WWW）公布了本届会议的最佳论文。以北京大学计算
计算机视觉研究院
2022-06-07
271
0
腾讯优图——分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本（附论文代码）
人脸识别
分布式
今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本）
计算机视觉研究院
2020-08-18
1.3K
0
深度学习框架OneFlow的并行特色（附框架源码和教程）
分布式
神经网络
在之前，“计算机视觉研究院”已经详细分享了OneFlow深度学习框架基础结构以及分析了分布式子训练的特点，今天我们就简单说说OneFlow的并行特色。
计算机视觉研究院
2020-08-12
961
0
最新深度学习框架——OneFlow：新分布式训练（附源代码）
分布式
数据集成
数据分析
深度学习
javascript
随着深度学习的发展，用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能（Artificial Intelligence）需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面，各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛；另一方面，用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型，并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力，但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题，或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益，或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
计算机视觉研究院
2020-08-11
2.3K
0
OneFlow | 新深度学习框架后浪（附源代码）
分布式
深度学习
tensorflow
numpy
网络安全
随着深度学习的发展，用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能（Artificial Intelligence）需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面，各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛；另一方面，用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型，并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力，但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题，或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益，或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
计算机视觉研究院
2020-08-06
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深度学习这些“坑”你们有没有踩过（入门误区）
神经网络
分布式
椭圆这个factor实际上也是有变体的，可以以相同的思路继续拆分，继续降低训练所需数据量。
计算机视觉研究院
2019-05-13
471
0
深度学习入门误区
深度学习
分布式
定位：深层学习在哪 1、深层学习需要什么？ 数学 线性代数：是有关任意维度空间下事物状态和状态变化的规则。 概 率：是用来衡量我们对事物在跨时间后不同状态的确信度。 编程 操作矩阵 实现
计算机视觉研究院
2018-04-17
571
0
小心深度学习这个“坑”（入门误区详细版）
深度学习
分布式
定位：深层学习在哪 1、深层学习需要什么？ 数学 线性代数：是有关任意维度空间下事物状态和状态变化的规则。 概 率：是用来衡量我们对事物在跨时间后不同状态的确信度。 编程 操作矩阵 实现
计算机视觉研究院
2018-04-17
563
0
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