摘要：
摘要 2024-02-06 周二 桑梓 阴 课程内容 1. 计算机视觉的任务 技术路线: 目标分割 -> 目标检测 -> 目标识别 -> 目标跟踪 目标分割: 像素级别的对前景与背景进行分类，将背景剔除； 目标检测: 定位目标，确定目标位置及大小; 目标识别: 定性目标，确定目标是什么； 目标跟踪: 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-05 周一 桑梓地 阴 小记: 多模态大模型搞的脑子有点炸呀！！！ 课程内容 1. 基础常识 Transformers 在视觉领域中的应用 模型 detr 目标检测 目标: 目标检测 优点: zero-shot,目标检测的类就可以不在训练样本中出现； yolos和detr共同的 阅读全文
摘要：
摘要 一切皆有可能！！！ 课程内容 1. 经典分类模型（例如 renet）的问题： a. 类别固定 b. 当前的模型只能胜任一个任务，迁移到新任务上非常困难； c. 类别互斥（softmax） d. 当前的 CV 数据集标注劳动密集，成本高昂； e. 当前的模型泛化能力较差； 2. 双塔架构 0 样 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-05 周一 老家 晴 小记: 多模态大语言模型才是未来，多模态不过也是各个模态的组合，未来已来。 课程内容 1. 多模态入门: vit 模型 vit: Vision Transforms 2. CNN vs Transforms 用神经网络对图像进行分类； 越靠近输入的网络，越 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-05 周一 老家 阴晴不定 课程内容 1. ChatGLM-6B 简介 关键词: 1B = 10 亿 2. ChatGLM-6B 资源规格 3. ChatGLM-6B 微调代码 4. Lora 技术原理 关键词: 模型公式为 Z=WX+wX ,因为 W 相对来说比较大，因此通过 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-05 周一 老家 阴转晴 小记: llama与gpt的关系，如何做一个属于自己的大模型，对于业务没啥兴趣，业务就是动态变化的，但是大模型想要落地还是要和业务结合才可以。 课程内容 1. 羊驼简介 a. 羊驼是开源的大语言模型，相当于移动互联网时代的安卓(os: 工程师不小心放出 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-04 周日 老家 阴 小记: 继续学习机器学习相关的知识 课程内容 1. 数据的位宽 32bit float 可以作为弱基线； 对于训练使用 FP16，BF16,TF32; 推理 CV 任务以 int8 为主，NLP 以 FP16 为主，大模型 int8/FP16混合； 2. 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-04 周日 老家 阴 小记: 昨天大扫除，搞到灰头土脸，今天乖乖的学习大模型。 课程内容 1. 主流大模型一览 2. 大模型对比一览 3. 产品全线对标 4. 国内大模型流派 关键点: 国内大模型三大流派 清华 glm 百度 各类套壳(只要套llama，版权诉讼考量) 5. 轻 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-03 周六 家 阴 小记: 大模型微调开始，每天学习几课时； 课程内容 1. 为什么需要 AI Agent 大模型 + 插件 + 执行流程 = Agent LLM 与 LangChain 等工具结合，释放了内容生成，编码和分析等方面的多种和可能性，目前在 ChatGPT插件中有 阅读全文
摘要：
摘要 2024-02-03 周日 家 阴 小记: 本来想着学一些奇技淫巧，纠结了好久还是吃点苦头吧，认真的从基础开始学起，这样后面做自己的应用项目才能游刃有余。 课程内容 1. 人工智能与机器学习 人工智能：广义，人造智能 机器学习：狭义，通过计算机模拟人的智能 强人工智能vs弱人工智能: 强人工智 阅读全文