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从业务角度理解深度学习及其应用

近几年,深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩,本文根据笔者的工作实践,谈谈对深度学习理解,以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论,是笔者个人的理解和不充分实验的结果,所以难免谬误,请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏,可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到!” 网络上经常出现这类观点,让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是,很多人居然相信了。那么,什么是机器学习呢? 机器学习的对象是我们生活中所接触

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阿里为何再造年货节?只为实现三大跨越

为了迎接春节到来,阿里不仅准备要跟腾讯大干一场红包大战,还做了一个张灯结彩、喜气洋洋、透着浓浓乡情年味的年货节。对于电商平台而言,人工造节本是稀松平常的事情,阿里先后造了双十一、双十二,但阿里年货节跟之前的电商节却有许多不一样的地方,它实现了三大跨越。 第一大跨越:物质鸿沟 移动互联网正在消灭农村和城市之间的信息鸿沟,它让许多原来根本接触不到互联网的人成为了移动网民,他们学会了通过互联网获取更及时更全面更丰富的信息。但是,横亘于农村与城市之间的不只是信息鸿沟,还有物质鸿沟:很多农村地区只能买到『非常可乐』

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论文解读 LLaMA-Adapter V2 多模态领域又一佳作

在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。

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