小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题,其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别,同时保留对已学习类别的认知,而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战,我们提出了一种创新性策略,称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
从去年开始,针对LLM的研究成为了大家关注的焦点。但是其实针对于计算机视觉的研究领域也在快速的发展。每周都有计算机视觉领域的创新研究,包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等。
Apache Flink PMC(项目管理委员)很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.19.0。
随着科技的快速发展和城市化进程的加速,电梯作为现代建筑的重要交通工具,其运行效率和乘客体验越来越受到人们的关注。传统的电梯运行方式往往是基于楼层按钮呼叫的,这种方式在高峰时段往往会造成电梯的拥堵和等待时间过长。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
为了简化 eBPF程序的开发流程,降低开发者在使用 libbpf 库时的入门难度,libbpf-bootstrap 框架应运而生。本文详细介绍基于原生libbpf库的eBPF编程改进方案。
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
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最近时间序列预测预测领域的最新进展受到了各个领域(包括文本、图像和语音)成功开发基础模型的影响,例如文本(如ChatGPT)、文本到图像(如Midjourney)和文本到语音(如Eleven Labs)。这些模型的广泛采用导致了像TimeGPT[1]这样的模型的出现,这些模型利用了类似于它们在文本、图像和语音方面获得成功的方法和架构。
大型语言模型的目标是理解和生成与人类语言类似的文本。它们经过大规模的训练,能够对输入的文本进行分析,并生成符合语法和语境的回复。这种模型可以用于各种任务,包括问答系统、对话机器人、文本生成、翻译等。
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给“AI外行人士”引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。